运行interact.py问题 about knover HOT 16 OPEN

能贴个 case 吗？type_id 对整个 context 都是0，response 是1，这个是正常的

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[Human]: Example: 0
Context:
你喜欢猫还是狗?
[Bot]: 我养了一只吉娃娃。
[Human]: Example: 0
Context:
你喜欢猫还是狗?
我养了一只吉娃娃。
买彩票了吗?
[Bot]: 我觉得小猫比较可爱。
[Human]: Example: 0
Context:
你喜欢猫还是狗?
我养了一只吉娃娃。
买彩票了吗?
我觉得小猫比较可爱。
你有什么爱好？
[Bot]: 我是爱猫派

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这是我debug时的结果，和run出来的界面稍有区别，[Human]的提问是Context的最后一句

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训练NSP模型时也用多轮对话语料吗？会不会用单轮对话语料训NSP模型，对上下句预测的分数更准呢？

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你跑的中文是从哪里下载的？还是你自己训的呢？我这边用我的模型跑了下，效果是正常的

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是我自己收集数据训练的模型

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这个预测出来的效果是有些奇怪，你的 decode strategy 是什么呢？有在脚本打开task.debug()吗？可以看看采样出来的多个候选回复，进一步看看是否正常

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有开task.debug。用了nsp_score，topk_sampling=3，我训练的是小语种。我用翻译软件把结果翻译一下：
[人类]：示例：0
背景：
你更喜欢狗还是猫？
预测：
我有一只吉娃娃。 0.99367
是的。猫很可爱。 0.99352
我有一只猫！0.99309
我有一只吉娃娃。 0.99285
我不打算养狗，但我想知道这只狗是否可爱。 0.99249
[机器人]：我有一只吉娃娃。
[人类]：示例：0
背景：
你更喜欢狗还是猫？
我有一只吉娃娃。
你买彩票了吗？
预测：
我是一只猫和一只猫米妮。很可爱，但我喜欢这件衣服。 0.99416
很多人买了就留着。 0.99035
我不能保留 0.98374
我不能保留它，因为我是我父母的房子。 0.98179
有多少条裙子？ 0.96495
[机器人]：我是一只猫和一只猫米妮。很可爱，但我喜欢这件衣服。
[人类]：示例：0
背景：
你更喜欢狗还是猫？
我有一只吉娃娃。
你买彩票了吗？
我是一只猫和一只猫米妮。很可爱，但我喜欢这件衣服。
你有什么爱好？
预测：
我是猫教派-0.99317
我经常养猫。 0.99041
毕竟是猫。 0.98828
猫咖啡馆怎么样？0.96132
我喜欢狗。猫是猫吗？-999.00636
[机器人]：我是猫派

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抱歉，感觉翻译的也不太确切。不过候选里面似乎有相对正确的回答，但是NSP的分数排在了后面，所以我想是不是我训练的NSP模型的问题

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训练NSP的语料和训练UT，Plato的语料都是一样的吧。也就是说训练这三个模型所使用的语料是同一个语聊吧？

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对的，三个模型训练的时候用的是同一份语料

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抱歉，感觉翻译的也不太确切。不过候选里面似乎有相对正确的回答，但是NSP的分数排在了后面，所以我想是不是我训练的NSP模型的问题

不知道是不是翻译的原因，感觉效果不够好
这个语料的有多少个 context - response pair 呢？

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一共收集了348603个pair，后续数据还在收集

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是否在转换话题的时候会有这种现象呢？我测试的几个问题之间都是没有关联的

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是否在转换话题的时候会有这种现象呢？我测试的几个问题之间都是没有关联的

从上面你试的 case 来看，这个 NSP 的打分倾向于给之前的话题高分，能否多试几个例子呢？

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确实是NSP 模型打分倾向于给之前的话题高分，是不是说明NSP模型训练的还不够收敛，继续训练NSP比较好

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