Sep, 2017

利用常识知识增强端到端对话系统

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TL;DR本文研究了将常识知识有效地集成到对话模型中的影响，并在基于检索的情境下提出了 Tri-LSTM 模型，将消息和常识联合起来选择适当的响应，实验证明知识增强模型比无知识模型在自动评估中表现更好。
dialog agentscommonsense knowledgeend-to-end conversational modelstri-lstm modelautomatic evaluation
发现论文，激发创造
  • 常识和命名实体感知的知识驱动对话生成

    本文提出了一种通过利用大规模常识和基于命名实体的知识实现的新型开放域对话生成模型，该模型还利用了与每个话语相关的非结构化主题特定知识，并通过使用共指提高了常识知识。提出的模型利用多跳注意力层保留对话历史和相关知识的最准确和最关键的组成部分，还用到 Commonsense and Named Entity Enhanced Attention Module。实验结果表明我们的模型在两个基准数据集上均显著优于最先进的方法。

    May, 2022

  • 面向对话 AI 的常识推理：现有技术综述

    本论文调查了最近关于常识推理的谈话人工智能研究，列出了相关的训练数据集，并描述了在谈话人工智能中包含常识的主要方法，讨论了用于评估谈话人工智能中常识的基准，最后对两个最先进的开放对话模型 BlenderBot3 和 LaMDA 的常识能力进行了初步观察，并对自然交互产生了负面影响，进一步激发了关于常识推理在谈话人工智能中的研究。

    Feb, 2023

  • 基于常识的对话生成：一个实证研究

    本研究针对 commonsense 在对话回应生成中的作用进行了实证研究，提出了一种新的对话数据集，并利用 ConceptNet 这个 commonsense 知识库，找到并整合了现有的真实对话数据集。通过使用这些数据集训练响应生成模型，该研究提出的自动评估方法显示出一定合理的评价效果。

    Sep, 2021

  • 动态注入常识知识提高共情式对话生成效果

    本文提出了一种新颖的共情回应生成方法，该方法将自适应模块应用于常识知识选择，以确保生成的共情回应与说话者的情境一致，并使用所选知识来完善常识认知和共情表达以生成更一致和共情的回应。实验结果表明，与基准模型相比，我们的方法在自动和人类评估方面都显着优于基线模型，生成更一致和共情的回应。此外，案例研究强调了响应中知识选择的可解释性以及自适应模块在我们的模型中的有效性。

    May, 2023

  • 利用常识知识增强基于文本的强化学习智能体

    本文研究了在强化学习技术中，利用基于文本的环境和游戏作为评估环境的趋势，并探讨了这种依赖文本的趋势如何将自然语言处理的进展引入到这些智能体中。我们提出了一种智能体的实例，利用 ConceptNet 中的常识知识，在两个基于文本的环境中展现了良好的性能。

    May, 2020

  • 利用显式推理进行常识增强式对话模型中的推理整合

    通过将常识推理分解为明确步骤，从而更好地生成、选择和整合常识来提高对话交互的自然性、参与度、特定性和整体质量，从而在常识推理增强的响应生成领域取得了最新技术进展。

    Jun, 2024

  • 如何通过额外知识来提升自然语言常识问答能力？

    本文提出了将外部常识知识与语言模型相结合的方法，以提高多选题目中常识知识的应用。研究人员采用三种不同的知识插入策略和四种不同的问题 - 回答模型，分析预测结果并探索进一步改进的范围。

    Sep, 2019

  • 基于常识的提示控制共情对话生成

    该研究提出一种新的框架，通过口头提示和策略驱动的未来鉴别器来融合常识知识并控制对话生成，从而改善预训练语言模型的共情式对话生成性能。实验证明，社会常识知识的融合和生成控制的强制执行有助于提高性能。

    Feb, 2023

  • 基于文本的 RL 代理与常识知识：新挑战、环境和基准

    本文研究了 RL 智能体如何在具备通识知识的情况下进行决策。通过设计新的基于文本的游戏环境，实现了一种感知建模的系统，同时，也为该环境提出了多个基线 RL 智能体，这些智能体能通过动态检索 ConceptNet 中相关的通识知识，实现了更好的表现。

    Oct, 2020

  • 注意空缺！注入常识知识，用于抽象对话摘要

    本论文提出了一种利用对话共享常识知识的唯一特征来解决总结难题的方法，介绍了 SICK 框架，该框架使用常识推理作为额外上下文，比先前仅依赖于输入对话的工作更具优势，实验证明注入常识知识后，我们的框架生成的总结比现有方法更具信息性和一致性。

    Sep, 2022