Transformer Dialogue Generation 是一种基于 Transformer 架构的对话生成方法，它通过自动学习来生成自然、流畅的对话内容。这种方法在自然语言处理领域取得了显著成果，并在许多实际应用中得到广泛应用。
核心技术
- Transformer 架构：Transformer 模型是一种基于自注意力机制的深度神经网络，它在处理序列数据时具有高效性和强大的表达能力。
- 编码器-解码器结构：编码器负责理解输入序列，解码器则负责生成输出序列。
- 注意力机制：注意力机制允许模型关注输入序列中与当前生成词相关的部分，从而提高生成质量。
应用场景
- 智能客服：为用户提供高效、自然的客服体验。
- 聊天机器人：与用户进行自然对话，提供信息查询和娱乐服务。
- 虚拟助手：协助用户完成日常任务，如日程管理、购物推荐等。
学习资源
Transformer Architecture