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可轉變對話風格的聊天機器人

為了解決李宏毅機器學習ptt的問題，作者張瓊之 這樣論述：

本論文的主軸在研究如何訓練出有能力輸出不同風格語句的聊天機器人，論文中會透過不同的模型嘗試結果。近年來對話機器人的需求增加，許多企業希望利用對話機器人減少和顧客溝通的人力；除此之外，也有許多娛樂性質或教育性質的聊天機器人產生。這些對話機器人在被訓練時大多數都不會考慮本身的性格及對話風格，只是講求文法或是回應出相關的資訊，但本論文認為有特殊風格的聊天機器人是一個值得探究的主題。若有能因應狀況而輸出不同風格回覆的聊天機器人可能可以讓人感覺更像是真實的人，而有風格偏向的聊天機器人則能作為它前期的研究。故本論文將對此進行探討。本論文中會研究的模型分為兩類，分別為需更動對話機器人之模型及不需更動對話機

器人之模型，其中需更動對話機器人之模型包含了個人化模型及強化學習模型；不需更動對話機器人之模型則包含即插即用模型及循環生成對抗模型。實驗中會嘗試這四個模型的各種不同參數及方法，最後進行它們的評估及展示語句生成的範例。希望能夠找到較好訓練具備特殊對話風格的聊天機器人的方法。