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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

Towards a Conversational Agent with “Character”

verfasst von : Gonçalo Melo, Luísa Coheur

Erschienen in: Computational Processing of the Portuguese Language

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

We present a simple approach to create a “persona” conversational agent. First, we take advantage of a large collection of subtitles to train a generative model based on neural networks. Second, we manually handcraft a small corpus of interactions that specify our character (from now on the “persona corpus”). Third, we enrich a retrieval based engine with this corpus. Finally, we combine both into a single agent. A preliminary evaluation shows that the generative model can hardly implement a coherent “persona, but can successfully complement the retrieval model.

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Literatur
4.
Zurück zum Zitat Lison, P., Tiedemann, J., Kouylekov, M.: OpenSubtitles2018: statistical rescoring of sentence alignments in large, noisy parallel corpora. In: Proceedings of the Eleventh International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC-2018), Miyazaki, Japan. European Languages Resources Association (ELRA) (May 2018) Lison, P., Tiedemann, J., Kouylekov, M.: OpenSubtitles2018: statistical rescoring of sentence alignments in large, noisy parallel corpora. In: Proceedings of the Eleventh International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC-2018), Miyazaki, Japan. European Languages Resources Association (ELRA) (May 2018)
6.
Zurück zum Zitat Luong, M.T., Pham, H., Manning, C.D.: Effective approaches to attention-based neural machine translation. arXiv preprint arXiv:1508.04025 (2015) Luong, M.T., Pham, H., Manning, C.D.: Effective approaches to attention-based neural machine translation. arXiv preprint arXiv:​1508.​04025 (2015)
7.
Zurück zum Zitat Mendonça, V., Melo, F.S., Coheur, L., Sardinha, A.: A conversational agent powered by online learning. In: Proceedings of the 16th Conference on Autonomous Agents and MultiAgent Systems, AAMAS 2017, pp. 1637–1639. International Foundation for Autonomous Agents and Multiagent Systems, Richland, SC (2017). http://dl.acm.org/citation.cfm?id=3091282.3091388 Mendonça, V., Melo, F.S., Coheur, L., Sardinha, A.: A conversational agent powered by online learning. In: Proceedings of the 16th Conference on Autonomous Agents and MultiAgent Systems, AAMAS 2017, pp. 1637–1639. International Foundation for Autonomous Agents and Multiagent Systems, Richland, SC (2017). http://​dl.​acm.​org/​citation.​cfm?​id=​3091282.​3091388
8.
Zurück zum Zitat Ventura, M.: One Million Agents Speaking All the Languages in the World. Master’s thesis, Instituto Superior Técnico, Universidade de Lisboa, Lisbon, Portugal (2018) Ventura, M.: One Million Agents Speaking All the Languages in the World. Master’s thesis, Instituto Superior Técnico, Universidade de Lisboa, Lisbon, Portugal (2018)
Metadaten
Titel
Towards a Conversational Agent with “Character”
verfasst von
Gonçalo Melo
Luísa Coheur
Copyright-Jahr
2020
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-41505-1_41

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