Dialogrpt Human Vs Rand

🚀 デモ

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human_vs_rand スコアは、応答が与えられたコンテキストに対応する可能性を予測します。つまり、ランダムな応答ではなく、コンテキストに関連する応答である可能性を示します。

🚀 クイックスタート

DialogRPT-human-vs-rand

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ティングされる確率と、返信を受け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された内容です。 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。 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：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。

連絡先:

当リポジトリ でイシューを作成してください。

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}
}