Dec, 2019

端到端任务导向对话的有效数据增强方法

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TL;DR该研究通过四种自动方法在单词和句子级别上增强数据，提高目标导向对话模型的数据效果，并在两个数据集上进行实验，结果表明四种数据扩充方法在 Success F1 score 方面均能显著提高。进一步分析确认，增加用户话语的多样性可以使端到端模型学习特征更为稳健。
发现论文，激发创造
  • 比较数据增强方法对于端到端任务导向型对话系统的效果

    在任务导向型对话系统中，通过数据增强方法在端到端设置下进行实证评估，证明了所有考虑的数据增强方法都是有益的，并提供了最佳方法和实践建议，同时引入了一个更具挑战性的少样本跨领域任务导向型对话系统的设置。

    Jun, 2024

  • 对话人工智能的数据增强

    对话系统中的数据扩充方法提供了关键的方法来解决数据稀缺问题，并探讨了对话系统中的生成、评估等任务中的挑战与未来方向。

    Sep, 2023

  • AuGPT：使用辅助任务和数据增强进行端到端对话的预训练语言模型

    为了解决注意力语言模型在任务导向对话中的缺陷，这篇论文引入了修改过的训练目标和巨量数据增强技术，研究数据来源的多重组合方式，并通过人工和自动评估证明了方法的高效性，取得了与最先进技术的竞争性表现。

    Feb, 2021

  • 面向任务导向对话系统的语境数据增强

    我们开发了一种新型的对话扩充模型，通过完整的对话上下文生成用户的回合，并通过语言模型的新提示设计和输出重新排序，所生成对话可直接用于训练下游对话系统，在常见的基准数据集 MultiWoZ 和 SGD 上，展示了我们的对话扩充模型生成高质量对话并使对话成功率较基准线提高多达 8%。

    Oct, 2023

  • 无需更多数据：通过文本到语音数据增强来提高端到端语音识别

    采用数据增强和 TTS 技术，对 ASR 的训练数据进行扩充，并通过集成语言模型，在 LibriSpeech 数据上建立 end-to-end 模型，相对于半监督技术的效果更好。

    May, 2020

  • 面向对话语言理解的序列到序列数据增强

    本研究针对面向任务对话系统中语言理解的数据增强问题，提出了基于序列到序列生成的数据增强框架来提高模型的性能，该框架利用训练数据中某个话语的同义替代品来增强数据，将多样性排名纳入话语表示中，生成多样性增加的话语，实验证明在仅有数百个话语的情况下，在 Airline Travel Information System 数据集和 Stanford Multi-turn，Multidomain Dialogue 数据集上都取得了显著的 6.38 和 10.04 分数提高。

    Jul, 2018

  • TOD-DA: 从口语会话中提高任务导向对话建模的鲁棒性

    本文提出了一种新的任务定向对话数据增强方法 TOD-DA，它包括对话丰富和口语会话模拟器，可以增加大规模高质量带注释口语会话，以提高口语任务定向对话建模的鲁棒性。在 DSTC10 Track2 的两项任务中，我们的方法均排名第一，证明了 TOD-DA 的优越性和有效性。

    Dec, 2021

  • 训练对话模型以更好地处理语音识别错误的数据增强

    本文探讨了通过数据增强的方法，将 ASR 的噪声注入到对话模型的训练数据中，以提高虚拟助手的稳定性。

    Jun, 2020

  • 通过提示进行弱监督的对话理解数据增强

    本论文探讨了在缺少数据资源的情况下，利用预先训练好的语言模型进行对话理解中的数据增强的问题，并提出了一种利用弱监督滤波器迭代增强质量的新方法。实验结果表明，在 DailyDialog 和 Facebook 多语言任务导向对话的情感、行为和意图分类任务上使用少量数据作为辅助训练集，可以达到或超过现有的最佳性能。

    Oct, 2022

  • 面向对话生成的选择性数据增强学习

    介绍一种选择性数据增强框架（SDA），它利用对抗网络选择哪些数据点适合用于增强神经对话模型的性能，从而改善响应生成性能。

    Mar, 2023