Dialogrpt Depth
DialogRPT-depth是微软研究院开发的对话回应排名模型,专注于预测对话回应引发长讨论串的可能性。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型基于超过1亿条人类反馈数据训练,用于评估对话回应获得长讨论串的可能性,可优化现有对话生成模型的回应排序。
模型特点
大规模人类反馈训练
基于超过1亿条真实人类对话反馈数据训练,具有高度实用性
多维度对话评估
不仅能预测点赞数(updown),还能预测回复数(width)和讨论深度(depth)
改进对话生成
可与现有对话生成模型(如DialoGPT)结合,通过重新排序候选回应提升对话质量
模型能力
对话回应质量评估
对话回应排序
预测讨论串长度
改进对话生成模型
使用案例
对话系统优化
聊天机器人回应优化
对聊天机器人生成的多个候选回应进行排序,选择最可能引发深入讨论的回应
提升用户参与度和对话深度
社交媒体互动分析
预测社交媒体评论引发讨论的可能性
帮助内容创作者优化互动策略
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