ACLApr, 2020

通过相互人设感知实现的对话生成

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TL;DR本文提出了基于 P^2 框架的机器人 P^2 Bot，该框架旨在显式地建立对话者间的理解模型。实验结果表明该框架在大型公共数据集 Persona-Chat 上取得了显著效果提升。
chit-chat dialogue systemsmodeling understandingp^2 botmutual persona perceptionpersona-chat
发现论文，激发创造
  • 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

  • 通过角色扩展来提高对话中的人格一致性

    该论文提出了一种新的检索到预测范例来解决个性化聊天机器人中 OOP 问题，并通过采用实际人物进行后验转换来进一步缓解训练和推理之间的差距。并通过 IT-ConvAI2 和 ConvAI2 的广泛实验表明，我们提出的模型在自动指标和人类评估方面都取得了可观的改进。

    Aug, 2022

  • 为聊天机器赋予人格 / 身份以进行连贯对话生成

    本研究使用社交媒体的一般会话数据，构建了一个包含三个模块的模型：个人信息检测器，双向 decoder 和位置检测器，有效地生成了聊天机器人的自然、多样和连贯的回复。

    Jun, 2017

  • 大规模多参与者生成对话建模

    本文提出了一种新的对话代理模型 ——Generative Conversation Control，它能够控制对话代理的个性，并通过控制该模型上一次与目标演员的对话，实现对话代理个性的表达，该模型在 Reddit 评论数据上进行了验证和评估，其效果得到了显著提高。

    May, 2020

  • 个性化端到端目标导向对话学习

    本文提出一种个性化的端到端模型，以应用个性化技术来解决对话系统中的一些悬而未决的问题。该模型结合了 “个人资料模型” 和 “偏好模型” 两个子模型，并实践证明其在对话系统任务完成率和用户满意度等方面取得了良好表现。

    Nov, 2018

  • 基于人设的对话型人工智能：现状与挑战

    研究旨在探索如何在会话系统中加入角色信息以提高响应生成的质量，并发现当前存在不足和挑战和未来的研究方向。

    Dec, 2022

  • 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

  • 基于人物角色增强的情感支持会话生成

    本文提出了一个基于个人化的情感支持框架，结合了情感对话模型和基于策略的可控生成方法，可根据寻求者的个人信息提供个性化的情感支持，该框架实验结果表明 PAL 模型胜过其他基准模型。

    Dec, 2022

  • 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