%0 Journal Article %A 郭宇 %A 窦志成 %A 文继荣 %T PCC:一个对单用户建模的个性化对话系统 %D 2021 %R %J 中文信息学报 %P 112-121 %V 35 %N 12 %X 对话系统是自然语言处理(NLP)领域中一个重要的下游任务,在近几年得到了越来越多的关注,并取得了很大的发展。然而尽管对话领域已经取得了许多优秀的成果,现有的对话模型在拓展个性化方面依然有很大的局限性。为了使对话模型更符合人类的对话方式,拥有更好的个性化建模能力,该文提出一种新的对单个用户建模的个性化模型PCC(a Personalized Chatbot with Convolution mechanism)。在编码端,PCC通过文本卷积神经网络(TextCNN)处理用户历史回复帖子以得到用户兴趣信息;在解码端,使用相似度搜寻用户历史回答中与当前问题最为匹配的回复和用户ID一起指导生成。实验结果证明,该文模型在生成回复的准确性和多样性上均有较大提升,证明了历史回复信息在个性化建模方面的有效性。 %U http://jcip.cipsc.org.cn/CN/abstract/article_3238.shtml