EMNLPAug, 2019

通过对话交互检测身份欺诈

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TL;DR本研究提出一种新型的交互式对话系统，包括知识图谱构造器和结构化对话管理模块，用于贷款申请中的身份欺诈检测。实验证明，该系统可以有效地检测欺诈者，并在识别准确性方面优于基于规则的系统。此外，该系统的学习对话策略具有可解释性和灵活性，有助于推广实际应用。
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发现论文，激发创造
  • 我是我还是你？现代对话模型无法维护身份

    通过对话模型进行定量化和形式化，并且使用人类评估实验证明了角色身份维持的问题，提出了识别讲话者的判别模型，并评估了改变模型结构、训练协议和译码策略等多种缓解方法，发现最佳模型能够将身份混淆问题降低近 65% 同时提高参与度，但是维护角色身份仍然是一个具有挑战性的问题。

    Dec, 2021

  • DialoKG: 以知识结构为导向的任务型对话生成

    本论文提出一种新的面向任务的对话系统 DialoKG, 通过将关系型知识看作知识图，并引入结构感知知识嵌入技术和知识图加权注意力掩膜策略来有效地将知识嵌入语言模型，实现人类化和信息化的对话。通过在多个标准基准数据集上的实证评估，展示了 DialoKG 对最先进方法的有效性。

    Apr, 2022

  • 对话中事实知识的终身交互学习

    本文提出了一种连续和交互式学习知识引擎（CILK），以帮助对话系统在对话过程中不断地学习和推断出新知识，从而增强其回答问题的能力。经实证评估表明，CILK 具有良好的应用前景。

    Jul, 2019

  • GraphDialog: 将图表知识整合到端到端任务导向对话系统中

    本文提出一种适用于任务导向型对话系统的模型，利用知识库和对话的依存关系图结构信息解决了如何有效地将外部知识库整合到学习框架中以及如何准确捕捉对话历史语义的挑战。此外，该模型采用多跳推理能力以及循环单元架构进行表示学习。实验结果表明，该模型在两个不同的任务导向型对话数据集上均优于现有模型。

    Oct, 2020

  • Persona-Knowledge 对话多上下文检索和增强解码方法

    本文通过设计一种数据增强策略，运用神经问答检索模型，探讨了 Persona-Knowledge 的识别和响应生成任务，采用不同的解码技术进行对话生成，最终取得了 93.99% 的平均重合度和 23.62 分的 SacreBLEU 分数，成为当前 SOTA 的最佳实践。

    Jul, 2022

  • 对话文档语境化的交互系统中的知识识别

    提出了基于文档结构的知识识别模型，以提供对话语境下的段落编码，更好地定位与对话相关的知识。辅助损失捕捉了对话 - 文档连接的历史。在两个文档为基础的对话数据集上展示了模型的有效性，并提供了分析结果，表明其可以泛化到未见过的文档和长对话上下文。

    Sep, 2021

  • 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

  • 具有隐式用户人设检测的个性化对话生成器

    提出了一种基于用户人格检测的个性化对话生成器，该方法使用条件变分推理建立用户潜在人格模型并利用后验鉴别正则化提高训练效果，在实证研究中实现比现有技术更高的对用户人格关注和提升了对话品质的效果。

    Apr, 2022

  • 智能友好的对话代理：基于知识和角色认知的应用

    本论文提出了一种有效的对话代理，同时考虑外部知识和个性，通过检索增强生成和知识个性增强查询来生成话语，实现了更少幻觉和更有吸引力的对话，在自动指标上的基于个性和知识的对话任务达到了最先进的性能，同时，通过人类评估和定性结果证明了模型对话的幻觉和吸引力，验证了检索的有效性。

    Jan, 2023

  • 通过查询生成实现信息对话生成中的动态知识检索

    为了实现对话系统的智能回答，文中设计了 DRKQG，该系统能够根据上下文信息，在没有提前准备知识库的情况下通过搜索引擎检索相关知识，并利用生成模块同时考虑上下文信息和检索知识生成回答，实验结果表明，该模块在自动评估和人工评估两方面取得了优异的成绩。

    Jul, 2022