短文本对话的信息检索方法
本文介绍了一种基于聊天式对话系统的图像检索方法，使用大型语言模型生成对用户问题的跟进问题，在对用户的意图进行澄清后，从一个较大的图像库中检索目标图像，并在多次对话中显著提高了图像检索成功率。
May, 2023
本文介绍了一种利用卷积深度结构语义神经网络特征进行信息检索的模型，以实现在与用户进行对话时产生人类般的对话互动，该模型采用上下文敏感的方法，具有显著优于传统基线模型的检索响应相关性。
Jun, 2016
该论文提出了一种基于神经检索 - 阅读 (Retrieval-Reading) 系统和基于 TFIDF 的文本摘要技术来利用先前的谈话历史中的潜在知识的方法，以便更好地回答问题，并且实验证明该系统显著提高了回答质量。
Dec, 2022
本文提出了一种混合神经对话模型，其结合了检索和生成方法的优点，并经实验证明其在 Twitter 和 Foursquare 数据上优于检索方法和生成方法（包括最近提出的基于知识的神经对话模型），这将为构建对话系统提供新的思路。
Apr, 2019
本文提出一种名为 ORConvQA 的交互式检索问答方法，通过基于 Transformers 的检索器、排序器和阅读器，实现在大规模语料库中检索答案并提取答案以构建功能性的交互式检索系统，并创建了 OR-QuAC 数据集以促进 ORConvQA 的研究。实验证明可学习的检索器对 ORConvQA 至关重要，在所有系统组件中启用历史建模可以显著提高系统性能，排序器组件提供了正则化效果并有助于模型性能的提升。
May, 2020
本文提出了一种 IR 式方法，将对话表示为查询，将物品表示为待检索的文档，扩展了用于检索的文档表示，并使用 BM25 检索器进行比较，证明了该方法比使用复杂外部知识的基线模型效果好，同时通过用户中心建模和数据增强来解决 CRS 的冷启动问题。
May, 2023
本文介绍了 Conversation Search (ConvSearch) 的方法，重点关注人机交互特征和操作模块，同时将其应用于医疗保健领域，帮助信息检索过程并探讨挑战和问题。
Nov, 2022
该论文提出了一种基于交互的文本问答任务 QAit，通过使用基于深度强化学习的智能体与部分可观察的文本环境交互来获取答案所需的信息，提高了机器阅读系统在问答任务中的表现。
Aug, 2019
我们提出了一种新颖的基于 AI 的聊天机器人学习模式，用户通过与教师机器人的对话获取信息和知识。我们的系统使用了一种新型加强自我对话模式，在不同领域之间实现知识传递和关注用户的对话。我们在三个大型公共数据语料库上进行了广泛的主客观评估，证明了我们的系统在传递知识和关注用户方面的有效性，帮助用户在不阅读文章的情况下大大提高知识水平。
May, 2022