Learning Discourse-level Diversity for Neural Dialog Models using Conditional Variational Autoencoders

dialog context c:前k-1個utterances,conversational floor(1或0),meta features(topic)
latent variable z: capture distribution of valid responses
x: response utterance
y:linguistic features(knowledge-guided CVAE)

p(z|c):prior network
p(x|z,c): response decoder,用q(x|z,c) recognition network來模擬
生成過程:sample z, generate x如圖c所示

訓(xùn)練過程,如圖b所示,通過max L目標函數(shù)得到q p的兩個參數(shù),從而得到z的分布。再由z生成response


The neural network architectures for the baseline and the proposed CVAE/kgCVAE models. The dashed blue connections only appear in kgCVAE
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