AAAIApr, 2018

利用高斯嵌入理解演员和评估人设

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TL;DR提出了两种反映演员与角色关系的任务：演员选角预测和演员多才度排名，并提出了一种将演员、电影、角色、类型和描述性关键词嵌入为高斯分布和翻译向量的技术，表明自动识别的人物主题能够在这两个任务上显著提高演员模型的性能。
发现论文，激发创造
  • 使用注意力记忆网络从对话中学习人物角色

    本研究报道了一种基于神经网络模型的人设推理方法，通过对 IMDB 电影台词的编码和特征表示学习，模型能够有效地根据角色类型实现人设嵌入，并应用于电影角色相似性度量和电影聚类。

    Oct, 2018

  • 基于人物意识的提示生成

    通过历史数据中的 `persona' 信息，提出了一个基于对抗自编码器的框架，用于将信息可视化为潜在变量，并开发了一个新的记忆储存方案，用于存储用户和项目的相关信息，然后使用递归神经网络生成出反映个性化评价的广告语。

    Mar, 2019

  • 指导变分响应生成器利用人物特点

    本文提出采用条件变异自编码器设计的深度学习模型，引入人格特征以及两个新的正则化项，以生成既考虑话语的人格又相关的回答，进而改善了基于用户画像的回答生成表现，并提出了三个用户画像定向指标，验证了该方法的有效性。

    Nov, 2019

  • 利用虚构角色嵌入提高引用归属

    我们提出利用字符嵌入对一种叫做 BookNLP 的流行引文归属系统进行增强，这些嵌入编码了字符的全局信息，通过与上下文信息相结合，提高了对指代和隐含引用的讲话者的识别能力，达到了最先进的性能水平。

    Jun, 2024

  • 使用注意力网络和上下文嵌入进行单人独白和多人对话的自动文本个性识别

    本文创建了首个基于对话的个性化数据集，并使用预先训练的语境嵌入和注意力神经网络等方法探索自动个性识别新方法，通过对两种数据集的比较，展示了在多方对话中建模个性所面临的挑战。

    Nov, 2019

  • 基于 BERT 词向量集成的袋化支持向量机实现人格特质检测

    本文介绍了一种基于深度学习技术的自动化文本人格检测方法，采用 BERT 语言模型提取文本数据中的上下文词嵌入，并结合心理语言学特征与 Bagged-SVM 分类器进行计算，实现高效人格预测模型，并在金标准文章数据集上对模型进行实验并证实其优势。

    Oct, 2020

  • 基于角色的神经对话模型

    本文介绍了基于人物角色的模型来处理神经响应生成中的发言人的一致性问题。这些模型在分布式嵌入中编码人物角色，以捕捉个体特征，如背景信息和口语风格。在两个交流者之间捕捉交互属性的暂态发言人 - 被称呼者模型。我们的模型提高了感性和 BLEU 得分，在发言人的一致性上也有类似的提高。

    Mar, 2016

  • 通过跨模态嵌入增强明显人格特征分析

    用深度神经网络进行多模态的自动个性化特征评估，以提高人机交互的质量。

    May, 2024

  • 媒体机构对公众人物的潜在观点的描述

    媒体机构报道公众人物时，常常受到自身世界观的影响，从而带有个人偏见。本研究提出了一种零 - shot 方法，用 GPT-2 从语料库中生成非抽取式或生成式的人物实体描述，以更好地理解和解释新闻故事。

    Sep, 2023

  • 电影人物相似度学习及对理解人类经历的潜在影响

    通过研究电影人物，从社群策展的 20000 个主题中捕捉主题级别上的相似性，提出了一种新的任务来捕捉自然语言处理中尚未被完全研究的人类体验方面，展示了主题信息学习如何用于理解 Reddit 帖子中人们的体验主题。

    Oct, 2020