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Dialogrpt Updown

由 microsoft 开发
DialogRPT-updown 是一个基于人类反馈数据训练的对话回应排名模型,预测对话回应获得点赞的可能性。
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发布时间 : 3/2/2022

模型简介

DialogRPT-updown 是微软研究院自然语言处理组提出的一组对话回应排名模型之一,基于超过1亿条人类反馈数据训练而成。它可以用于改进现有的对话生成模型,通过对生成的回应候选进行重新排序。

模型特点

大规模人类反馈数据训练
基于超过1亿条人类反馈数据训练,能够准确预测对话回应的受欢迎程度。
改进对话生成模型
可以用于改进现有的对话生成模型,通过对生成的回应候选进行重新排序。
多任务支持
除了updown任务外,还支持width和depth等不同的人类反馈预测任务。

模型能力

对话回应排名
预测点赞可能性
改进对话生成模型

使用案例

对话系统
改进聊天机器人回应
使用DialogRPT-updown对聊天机器人生成的多个回应候选进行重新排序,选择最可能获得用户点赞的回应。
提高用户满意度和互动质量
社交媒体互动分析
预测社交媒体上对话回应的受欢迎程度,帮助内容创作者优化互动策略。
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