AAAINov, 2019

基于预训练的个性化对话生成模型及面向稀疏信息处理

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TL;DR本文提出了一种基于预训练的个性化对话模型，利用个人属性嵌入来丰富对话语境，结合注意力路由结构进行解码，从而生成更为连贯且人物一致的回答。
dialogue systemspersonaspre-trainingembeddingcoherent responses
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 个性化对话生成与多元特征

    本研究旨在研究将个性特征应用于对话生成中以提供个性化对话的问题，并提出了一种基于关键 - 值对的嵌入式特征融合模块和两种新颖的特征感知机制，即基于对话者的关注机制和基于对话者的偏置机制，并构建了 PersonalDialog 数据集，该数据集包含来自海量讲话者的具有不同特征的大量多轮对话。实验结果表明，所提出的模型能够在不同情境下处理适当的特征。

    Jan, 2019

  • 训练数百万个个性化对话代理

    本文介绍了一个包含 500 万个人物角色和 7 亿个依据人物角色的对话的新数据集，研究表明，使用此数据集训练对话系统，尤其是当基于文本人物角色时，可以提高其表现，并且在 Zhang 等人（2018）的数据上进行微调可以实现最新的成果。

    Sep, 2018

  • 使用对比潜在变量增强个性化对话生成：结合稀疏和稠密人物角色

    本研究通过使用对比潜变量模型来将浓缩的用户描述信息聚类到稀疏的分类中，并与对话历史查询相结合，以生成更具个性化的响应。实验结果表明，该模型在个性化方面的优势在中英文数据集上都得到了证实。

    May, 2023

  • 利用自然语言推断优化新领域内对话中的个人特征提取

    我们介绍了一种自然语言推理方法，用于事后将训练好的角色提取模型适应于新的场景，与现有的角色提取模型相比，我们的方法可以提供更高质量的角色提取结果，并需要较少的人工标注。

    Jan, 2024

  • PersonaPKT：基于参数高效知识迁移的个性化对话代理构建

    PersonaPKT 通过轻量化的迁移学习方法，将每个角色表示为连续向量，从而在不依赖于显式角色描述的情况下构建具有一致性角色的对话模型，从而提高了隐私保护和存储效率。

    Jun, 2023

  • 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

  • 基于角色的对话生成模型无关数据操作方法

    为了构建智能对话代理，针对当前有限的基于人物特征的对话数据不足以很好地训练对话生成模型的问题，提出了一种数据处理方法，该方法适用于任何基于人物特征的对话生成模型以提高其性能，并通过实验表明了其优越性。

    Apr, 2022

  • 利用角色信息进行对话响应的多样化生成

    本文提出了一种利用人格信息的记忆增强体系结构，将条件变分自动编码器模型与之结合，以生成多样化和可持续的聊天对话，并在基准 persona-chat 数据集上评估，结果表明，该模型可以提供比基线方法更多样化和更吸引人的基于人格的响应。

    May, 2019