多跳推理直达目标
基于常识知识图谱的双向推理,目标导向对话下目标达成率更高,回复更连贯。
Zongfeng, Qu · Zhitong, Yang · 王博 · Hu Q.
Applied Sciences (Switzerland) 2024
模型在常识知识图谱上进行双向推理,能够更高效地定位连接目标话题所需的关键信息,减少推理跳数。
借助双向推理与自动构建的对话子图,系统生成衔接更自然的过渡话语,提升对话流畅度。