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谷歌的研究人员认为：开放域对话研究除了是一个引人入胜的研究课题之外，这种对话机制还可以产生许多有趣的应用程序，例如进一步人性化的计算机交互、改进外语练习以及制作可关联的交互式电影和游戏角色。
但是，当前的开放域聊天机器人有一个严重的缺陷：它们通常没有实用意义，比如对同一个问题的回答前后不一致，或者回答总是缺乏基本常识。此外，聊天机器人通常会给出并非特定于当前上下文的响应，例如，“我不知道”可以是对任何问题的回答，当前的聊天机器人比人类更经常这样做，因为它涵盖了许多可能的用户输入。
近日，在一篇名为《Towards a Human-like Open-Domain Chatbot》的论文中，谷歌的研究人员介绍了一个名为“Meena”的模型，它是一个包含了 26 亿参数的端到端训练型神经对话模型。
在论文中，研究人员表示：他们已经证明，与现有的最新聊天机器人相比，Meena 可以进行更聪明、更具体的对话。他们针对开放域聊天机器人提出了一项新的人类评估指标，即 敏感度和特异性平均值（SSA），该指标捕获了人类对话的基本但重要的属性。值得注意的是，研究人员证明了“困惑度”是一种易用于任何神经对话模型的自动指标，与 SSA 高度相关。
什么是“Meena”
Meena 是一种端到端的神经对话模型，可以学会对给定的对话环境做出更加聪明的反应。据介绍，Meena 模型具有 26 亿个参数，并经过 341 GB 的文本训练，这些文本是从公共领域的社交媒体对话中过滤出来的，与现有的最新生成模型 OpenAI GPT-2 相比，Meena 具有 1.7 倍的模型容量，并且受过 8.5 倍的数据训练。
该模型训练的目标是最大程度地减少“困惑度”，即预测下一
（编辑：平顶山站长网）
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