マルチターン応答選択のための対話型マッチングネットワーク

このリポジトリには、Gu らによる CIKM 2019 論文「検索ベースのチャットボットにおけるマルチターン応答選択のための対話型マッチングネットワーク」のソースコードとデータセットが含まれています。

私たちが提案するインタラクティブマッチングネットワーク (IMN) は、マルチターン会話の研究に公開されている 4 つの大規模データセットで新しい最先端のパフォーマンスを達成しました。

モデル概要

結果

依存関係

Python 2.7
テンソルフロー 1.4.0

データセット

私たちの論文で使用されている処理済みのデータセットをここからダウンロードし、 dataのフォルダーに解凍できます。
Ubuntu_V1
Ubuntu_V2
豆板
eコマース

新しいモデルをトレーニングする

Ubuntu_V1 を例に挙げます。

 cd scripts
bash ubuntu_train.sh

トレーニングプロセスは、 log_train_IMN_UbuntuV1.txtファイルに記録されます。

トレーニングされたモデルをテストする

 bash ubuntu_test.sh

テストプロセスは、 log_test_IMN_UbuntuV1.txtファイルに記録されます。また、各コンテキストと応答のペアのスコアを記録するubuntu_test_out.txtファイルを取得できます。次のコマンドを実行すると、Recall のメトリクスを計算できます。

 python compute_recall.py

引用

コードとデータセットを使用する場合は、次の論文を引用してください: "Interactive Matching Network for Multi-Turn Response Selection in Retrieval-Based Chatbots" Jia-Chen Gu、Zhen-Hua Ling、Quan Liu。 CIKM (2019)

 @inproceedings{Gu:2019:IMN:3357384.3358140,
 author = {Gu, Jia-Chen and 
           Ling, Zhen-Hua and 
           Liu, Quan},
 title = {Interactive Matching Network for Multi-Turn Response Selection in Retrieval-Based Chatbots},
 booktitle = {Proceedings of the 28th ACM International Conference on Information and Knowledge Management},
 series = {CIKM '19},
 year = {2019},
 isbn = {978-1-4503-6976-3},
 location = {Beijing, China},
 pages = {2321--2324},
 url = {http://doi.acm.org/10.1145/3357384.3358140},
 doi = {10.1145/3357384.3358140},
 acmid = {3358140},
 publisher = {ACM},
}

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