论文代码旨在利用非配对文本生成风格化的对话响应

程式化对话模型 AAAI'21论文的代码/数据， 我们实现了一个程式化的对话模型，该模型可以捕获嵌入在程式化的非配对文本中的程式化文本特征。 具体来说，引入了反向对话模型以生成风格化的伪对话对，这些伪对在进一步的联合训练过程中得到利用。 设计了有效的样式路由方法以增强解码器中的风格特征。 要求 该代码使用python3.5和pytorch 1.4.0进行了测试 如何使用 请参阅TCFC和WDJN文件夹，以获取有关数据集和代码用法的更多详细信息。 我们的数据和中国的前训练模型可被下载用的提取码nmoc ，或下载。 引文 如果您认为此回购很有用，请引用我们的论文：） @inproceedings{zheng2021stylized, title={Stylized Dialogue Response Generation Using Stylized Unpaired Texts},