Dialogrpt Updown

🚀 デモ

このプロジェクトでは、インタラクティブなデモを提供しています。下のリンクをクリックして試してみてください。 Colab Notebook デモ (ここをクリック!)。

updown スコアは、応答がいいねを獲得する可能性を予測するために使用されます。

🚀 クイックスタート

DialogRPT-updown

対話ランキング事前学習トランスフォーマーモデル

ある対話応答がいいねを獲得し、および/または返信を得る可能性はどれくらいですか？

これが DialogRPT モデルが予測しようとする内容です。これは、マイクロソフト リサーチの自然言語処理チーム 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、一億件以上の人間のフィードバックデータを使用して学習されています。このモデルは、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（例えば 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

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。このページでは updown タスクについて説明しています。他のモデルカードは下表で見つけることができます。

お問い合わせ

何か質問や提案がある場合は、私たちのリポジトリ で issue を作成してください。

引用

このプロジェクトを研究で使用した場合は、以下の論文を引用してください。

@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}
}