【摘 要】
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指代是一种重要的语言现象，运用指代可以避免复杂的词语在句子中重复出现，使语句简洁连贯。在多轮口语对话中，使用代词指代实体可以提高沟通的效率，然而，对话中频繁出现的代词给计算机语言理解增加了难度，进而影响了机器生成回复的质量。该文提出通过消解代词提高对话生成质量，先通过端到端的共指消解模型识别出多轮对话中蕴含的表述同一实体的所有代词和名词短语，即指代簇（coreference clusters）;然
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指代是一种重要的语言现象，运用指代可以避免复杂的词语在句子中重复出现，使语句简洁连贯。在多轮口语对话中，使用代词指代实体可以提高沟通的效率，然而，对话中频繁出现的代词给计算机语言理解增加了难度，进而影响了机器生成回复的质量。该文提出通过消解代词提高对话生成质量，先通过端到端的共指消解模型识别出多轮对话中蕴含的表述同一实体的所有代词和名词短语，即指代簇（coreference clusters）;然后使用两种不同的方法，利用指代簇信息增强对话模型：（1）使用指代簇信息恢复问句的完整语义，以降低机器语言理解的难度；（2）使用图卷积神经网络将指代簇信息编码融入对话生成模型，以提高机器理解对话的能力。该文所提的两个方法在RiSAWOZ公开数据集上进行了验证，实验结果表明，两个方法均可以显著提升对话生成的性能。
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