Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Conversational Response Selection

90 평가 기록 15 datasets

Conversational response selection refers to the task of identifying the most relevant response to a given input sentence from a collection of sentences.

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
Dial-MAE
R10@1: 0.918R10@2: 0.964R10@5: 0.993
논문 코드
SEMSOL(W/o utterances)
MAP: 0.651MRR: 0.687P@1: 0.510R10@1: 0.328
논문 코드
BERT-FP+EDHNS
R10@1: 0.957R10@2: 0.986R10@5: 0.997
논문 코드
RRS
BERT-FP
R10@1: 0.488MAP: 0.702MRR: 0.712P@1: 0.543
논문 코드
Multi-context ConveRT
1-of-100 Accuracy: 71.2%
논문 코드
Multi-context ConveRT
1-of-100 Accuracy: 71.8%
논문 코드
MPC-BERT
Accuracy: 63.64
논문 코드
Poly-encoder
NDCG@3: 0.679NDCG@5: 0.765
논문 코드
Uni-Encoder
R20@1: 0.869MRR: 0.922
논문 코드
ConveRT
1-of-100 Accuracy: 84.3%
논문 코드
CtxDec & -Rev
R@1: 31.0R@10: 78.8R@50: 97.8
논문 코드
PolyAI Encoder
1-of-100 Accuracy: 30.6%
논문 코드

데이터셋

15개

논문

라이브러리

Papers with Code 리더보드 row에 연결된 구현 저장소입니다.