Apr, 2019

利用 Word Mover's Distance 建模对话中的人际语言协调

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TL;DR本文通过神经词表示空间中的距离，将语言协调的不同方面相结合，提出了一种新的协调度量，并通过临床心理学领域的两个案例研究验证了它的有效性，发现新提出的度量方法与之前的度量方法相比具有更高的相关性，并且能够指示情感行为和语言协调的关系。
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发现论文，激发创造
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    Jul, 2020

  • 基于跨语言句子移位距离的大规模多语言文档对齐

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    Jan, 2020

  • 利用自注意矩阵提高词移距离

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    Nov, 2022

  • 想象对话中的变色龙：理解对话中语言风格协调的新方法

    研究表明，对话参与者会立即而无意识地适应对方的语言风格，并调整其下一次话语中的冠词数量等功能词，以应对其伴侣在前一话语中的功能词数量；本文使用虚构对话作为研究工具，发现大量电影剧本中存在诸多家族级功能词的协调，并发现了性别等因素的影响。

    Jun, 2011

  • 通过建模心理理论实现少样本语言协调

    该研究探讨了几颗子任务的语言协调，通过群体与不同的语言能力代理进行快速交流，提出了使用 ToM 建立代理人之间交流的重要性，实验表明使用 ToM 建立指令可以更好地执行交流任务。

    Jul, 2021

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    Feb, 2022

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    May, 2021

  • LEEETs-Dial: 末端对话系统中的语言同步

    本研究通过使用共享词汇，介绍了一种实现基于 GPT-2 的端到端对话系统中对话对齐的方法，包括训练实例加权、对齐特定损失和附加调节等技术，通过在 MultiWOZ 数据集上比较不同的对齐技术，我们证明这三种方法都比基准产生出更好对齐的结果，并得到了自动化和人工评估指标的确认。

    Nov, 2023

  • 使用正则化的 Wasserstein 距离进行跨语言文档检索

    本文提出了一种新的衡量文本差异的度量方法：Word Mover's Distance，通过加入词汇权重和使用熵正则化方法，可以提高跨语言文档检索任务的效果并取得令人瞩目的改进，与多个基线相比表现提高幅度显著。

    May, 2018

  • WMDecompose: 利用词移距离可解释性特征在社会文化分析中的框架

    提出了一种名为 WMDecompose 的模型和 Python 库，用于将文档级别的距离分解为单词级别的距离，并将单词聚类，以保留有用的词汇信息并进行分析，其在社会科学领域的应用探讨了阴谋论和保守派美国话语之间的相互关系，并提出一种可重复采样文档对的方法，以防止由于不良采样实践而导致的不可靠结果的外推。

    Oct, 2021