AAAIMar, 2019

深度注意力潜变量模型的知识驱动响应生成

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TL;DR该论文尝试采用一个采用联合关注机制、根据对话上下文和额外知识信息的变分生成模型，生成多样和信息丰富的回复，解决了现有模型难以生成具有信息量的回复的问题。
end-to-end dialogue generationvariational generation modeljoint attention mechanismdiverse responsesinformative responses
发现论文，激发创造
  • 一种基于条件变分框架的对话生成模型

    提出了一种框架，基于特定属性实现条件式回应生成，应用于两种不同的情景，结果表明模型在生成符合指定属性的响应方面具有潜力。

    Apr, 2017

  • 基于知识的会话中的表达学习

    本研究提出一种基于变分方法的分段生成模型，使用两个序列潜状态变量分别表示响应的结构和内容风格，以探索响应中的隐含知识表达模式，并在两个基准测试中获得较好的评估结果。

    Apr, 2022

  • PLATO：基于离散潜变量的预训练对话生成模型

    本文提出了基于预训练模型的对话生成框架，采用灵活的注意力机制和离散的潜在变量，解决了响应生成中存在的一对多映射问题，并设计了两种互补的任务对话响应生成和潜在动作识别。实验结果表明，该框架在三个公开数据集上验证了其优越性。

    Oct, 2019

  • 基于预训练语言模型的知识驱动对话生成

    我们使用预训练的语言模型来研究基于知识的对话生成，通过知识选择模块和无监督方法来优化知识选择和响应生成，实验结果表明，我们的模型在自动评估和人类判断方面都显著优于现有方法。

    Oct, 2020

  • 一种可控的基于 grounded 的回复生成模型

    该论文提出了一种名为可控接地响应生成（CGRG）的框架，利用词汇控制短语来提高语义控制能力，有效避免了事实准确性和信息量之间的矛盾并超越强大的生成基准线。

    May, 2020

  • 文本生成的深度潜在变量模型

    使用深度潜变量模型进行文本生成可以提高标准编码器 - 解码器模型的效果，同时保持深度神经网络的表达能力。

    Mar, 2022

  • 基于知识的神经对话模型

    本文针对神经网络模型生成内容不足的对话应用展开了研究，提出了一种全新的、基于数据和知识驱动的神经对话模型，该模型通过同时考虑历史对话和外部 “事实” 来生成更有用的回应，实验证明该方法在开放领域中具有广泛应用前景，相较于基线模型的 Seq2Seq 方法，能够显著提高输出的信息量。

    Feb, 2017

  • 低资源知识驱动对话生成

    在低资源环境下，通过设计一种解耦响应解码器使模型可以仅从大量未接地对话和非结构化文档中学习，而只使用有限的训练示例就能很好地拟合剩余的小参数。在两个基准测试上的评估结果表明，我们的模型仅使用 1/8 的训练数据就可以实现最先进的性能，而且对领域外知识有很好的概括能力。

    Feb, 2020

  • 对话系统中选择相应生成知识的学习

    该论文提出了一种采用先验和后验知识分布来实现知识选择的端到端神经模型，以更好地将适当的知识整合到响应生成中。

    Feb, 2019

  • 跨领域变分自然语言生成在口语对话系统中的应用

    本文提出了一种基于条件变分自编码器 (CVAE) 的 RNN 的跨领域自然语言生成方法，实现了高度多样性的句子生成，并在数据有限的情况下展现了更好的性能。

    Dec, 2018