Dialogrpt Width

🚀 デモ

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width スコアは、応答が返信される可能性を予測します。

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DialogRPT-width

対話ランキング事前学習トランスフォーマー

対話の応答がアップボートされる確率はどれくらいで、そして/または返信される確率はどれくらいですか？

これがDialogRPTが予測するように学習したことです。 これは、Microsoft Research NLP Groupによって提案された一連の対話応答ランキングモデルで、1億件以上の人間のフィードバックデータを使って学習されています。 生成された応答候補を再ランキングすることで、既存の対話生成モデル（例：DialoGPT）を改善するために使用できます。

クイックリンク:

• EMNLP'20論文
• データセット、学習、評価
• Colab Notebookデモ

我々は以下のタスクを考慮し、対応する事前学習モデルを提供しています。

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引用:

@inproceedings{gao2020dialogrpt,
    title={Dialogue Response RankingTraining with Large-Scale Human Feedback Data},
    author={Xiang Gao and Yizhe Zhang and Michel Galley and Chris Brockett and Bill Dolan},
    year={2020},
    booktitle={EMNLP}
}