ICLRApr, 2020

我会听起来像我自己吗？通过实践自我意识提高对话中的人物形象一致性

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TL;DR我们探讨了如何通过 Rational Speech Acts 框架的方法，为已有的对话代理赋予公共自我意识的能力，以强化其一致性并减少矛盾，同时探索了如何在对话中提高背景一致性。
dialogue agentspersona consistencynatural language inferencerational speech acts frameworkcontext-consistency
发现论文，激发创造
  • 利用自然语言推理生成人物一致的对话

    利用自然语言推断技术探讨生成持续一致人格的对话，提出基于强化学习框架使用从响应 - 人格对得到的自然语言推断信号作为奖励来生成至关一致的对话，并通过对话者的关注机制编码器 - 解码器来生成基于人格的响应，使用对抗训练的自然度模块和基于自然语言推断的一致性模块来评估生成的响应的一致性，实验表明该方法优于强大的生成基线，特别是在生成响应的人格一致性方面。

    Nov, 2019

  • 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

  • 对话自然语言推理

    这篇论文将对话代理的一致性作为自然语言推理 (NLI) 的任务，并创建了一个名为 Dialogue NLI 的自然语言推理数据集。通过在该数据集上训练模型，提出了一种方法来改善对话模型的一致性，用人类评估和自动指标在一套设计用来衡量对话模型一致性的评估集上进行了评估。

    Nov, 2018

  • 利用离线强化学习构建具有一致性个性的对话代理

    通过使用离线强化学习框架提高对话系统的人物一致性，结合监督学习的现有数据训练和奖惩特定话语，引入简化的重要性采样方法，可以改善社交聊天机器人的人物一致性和对话质量。

    Oct, 2023

  • 提高回复和角色真实事实之间的事实一致性

    通过增加奖励机制，使用强化学习方法来提高响应与用户角色特征事实之间的一致性，从而促进神经模型的响应生成能力。

    Apr, 2020

  • 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

  • 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

  • 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

  • 通过相互人设感知实现的对话生成

    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。

    Apr, 2020

  • 学习调解差异以促进实用交流

    本研究提出了一种基于 Pragmatic Rational Speaker 的框架，通过在工作记忆中添加轻量级差异调整层来学习演讲者 - 听者差异并相应地调整演讲，从而实现了一种类似于人类交流的 AI 代理能力。实证结果证明，该框架能够显著提高协作任务的结果。

    Mar, 2022