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Dialogue Transformers 论文详解
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原文中文，约2400字，阅读约需6分钟。
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内容提要
本文介绍了在对话系统中使用transformer结构的优势，包括处理多轮对话的灵活性、准确性和速度上的优势。同时还介绍了transformer在开放领域和任务导向对话中的应用，并与其他方法进行了比较。最后，本文提到了对话策略中的注意力机制和复制机制的改进。
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关键要点
- 引入transformer结构，强调注意力模型在多轮对话中的作用。
- 对话式人工智能助手需要处理复杂的多回合对话。
- 对话中的每一句话不一定是对方最近一句话的回应。
- 对话堆栈的结构限制了对话的灵活性。
- 递归神经网络（RNN）在低资源环境中不一定能有效学习对话行为。
- Transformers结构已取代RNN，成为训练语言模型的标准。
- Transformers能够处理异常输入，并有效学习对话历史。
- 开放领域的Transformers在大数据集上表现良好，并可针对特定领域微调。
- REDP通过注意力机制和复制机制提高对话策略性能。
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