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Styling-Chatbot-with-Transformer:基于语言风格和情感分析的聊天机器人答案更改模型
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2021-05-10
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主题 根据语言风格和情感分析,聊天机器人的响应更改模型:有许多简单的对话式聊天机器人,其中,聊天机器人根据用户输入进行响应。 由于这些聊天机器人根据学习到的数据具有一种应答样式,因此很容易感觉到该机器正在应答。 因此,在本文中,为了使聊天机器人能够像真实的人一样做出响应,聊天机器人通过将其分为“软”和“钝”来学习语言风格。 另外,通过对用户输入的情感分析,将表情符号添加到聊天机器人的输出序列中以进行学习。 我们通过人工评估来评估聊天机器人的性能。 环境 Ubuntu 18.04.1 LTS 力量RTX 2080 Ti 的Python 3.6.8 火炬1.2.0 模型结构 结果 评估 绩效评估是通过人员评估进行的。 通过从总共20个问题中获得的答案,对五个表现选项进行了评估,包括非常好(5分),好(4分),一般(3分),差(2分)和非常差(1分) 。 总共进行了27位评估者,20个问题
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Styling-Chatbot-with-Transformer:基于语言风格和情感分析的聊天机器人答案更改模型 (2576个子文件)
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naver_review_classifications_pytorch_kobert.ipynb 9KB
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README.md 3KB
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mxnet_kobert.py 4KB
utils.py 3KB
pytorch_kobert.py 3KB
get_data.py 2KB
dataset_.py 2KB
metric.py 1KB
Bert_model.py 1KB
__init__.py 619B
setup.py 476B
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chatbot_sa_label.txt 470KB
naver_movie_test.txt 192KB
naver_movie_eval.txt 186KB
bert_naver_small_512_news_simple_20190624.txt 42KB
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