Browsing by Author "Yang, Te-Lun"

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    建立和應用具有幽默風格的生成對話系統
    (2021) 楊德倫; Yang, Te-Lun
    本研究旨在建置與應用一個具有幽默風格之對話系統。藉由2019 年CECG（Chinese Emotional Conversation Generation）評估任務所使用的170萬則對話語料，整合 GPT-2 與 BERT 等工具與技術進行實作，建立與應用一個具備情感對話的系統；而後結合LCCC（Large-scale Cleaned Chinese Conversation）base版本680萬則對話語料，讓對話系統擁有更豐富的對話內容；最後加上 156 句具有幽默風格的少量撩妹語料進行微調（fine-tuning），同時透過前導文句調整（prefix-tuning）來控制文字的生成。 系統成效評估是基於以下準則：（一）建立兩個對話系統，一個經由CECG 和 LCCC-base 語料庫進行訓練，並用撩妹幽默語料進行微調，另一個僅由CECG 和 LCCC-base 語料庫進行訓練。（二）在第一輪當中，使用帶有調情性質的自訂文句作為會話的開始，並測試50次。（三）評估每次對話是否連貫流暢，同時，最後一輪的結束對話是否具有如同調情般的幽默風格。（四）測試最多3輪。 過程由四位人工判斷，沒有使用撩妹語料進行微調的對話系統，其生成回應具有撩妹效果的有29%，而使用撩妹語料進行微調的對話系統，其生成回應具有撩妹效果的有62%。 本研究的主要貢獻如下：（一）將情感融入發文字串，作為條件求機率，以便簡潔地依原方式訓練，並使用 GPT-2。（二）運用 BERT 來預測回應文句的連貫性，以作為排序的依據。（三）透過少量的語料來微調預訓練模型，改變模型的文字生成風格。（四）透過前導文句的調整，來實作出具有幽默風格的多輪對話系統。