摘要

生成语义连贯的响应仍然是对话生成中的一个主要挑战。与传统的文本生成任务不同，对话中输入与响应之间的映射关系更为复杂，这需要对话语级别的语义依赖关系有深刻的理解，即输入和输出整体意义之间的关联。为了解决这一问题，我们提出了一种自动编码器匹配（Auto-Encoder Matching, AEM）模型来学习这种依赖关系。该模型包含两个自动编码器和一个映射模块。自动编码器负责学习输入和响应的语义表示，而映射模块则学习如何连接这些话语级别的表示。实验结果通过自动评估和人工评估均表明，我们的模型在生成连贯性和流畅性方面优于基线模型。代码可在 https://github.com/lancopku/AMM 获取。