May, 2020

面向知识驱动对话系统的策略驱动型神经响应生成

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TL;DR本文提出通过对话策略来规划目标响应的内容和风格，促进神经响应生成方法生成更为准确、有效和吸引人的回应，通过 Topical-Chat 数据集的自动注释，得到包括对话上下文、目标对话行为、话题信息等方面的行动计划。作者进一步调查了不同的对话策略模型来预测行动计划，证明了在句子级别和依托对话策略的生成模型所生成的回复更具适切性，并且控制效果更为出色。
发现论文，激发创造
  • 生成式深度神经网络在对话中的应用：简要综述

    该研究探讨了基于深度神经网络的自动生成响应的模型，着重讨论了结构松散的任务，如基于单词级别的对话响应生成，并提出了基于生成的编码器-解码器神经网络架构的新模型，以增强对话的长期历史纪录、建模对话中的不确定性和歧义性、生成具有高级组合结构的响应。

    Nov, 2016

  • 基于对话行为的可解释可控开放域对话生成

    本文研究采用对话行为来模拟人类社交聊天的开放领域对话生成，利用行为策略来管理人机交互流程，并结合强化学习方法对策略进行优化，从而在机器仿真和人机交互中获得了显著响应质量的提升。

    Jul, 2018

  • 对话系统中选择相应生成知识的学习

    该论文提出了一种采用先验和后验知识分布来实现知识选择的端到端神经模型，以更好地将适当的知识整合到响应生成中。

    Feb, 2019

  • 利用自动会话评估器实现连贯和引人入胜的口语对话响应生成

    本研究提出一个评估聊天机器人响应的系统，利用明确的反馈机制改进神经响应图生成模型，从而获得更具连续性和参与度的响应。

    Apr, 2019

  • 多领域对话行为与响应同时生成

    我们提出了一个神经共同生成模型，可以同时生成对话行为和响应，相比于现有的流水线方法，我们的模型可以保留多领域对话行为的语义结构并动态关注不同的对话行为，通过在 MultiWOZ 数据集上的测试，我们的模型在自动评估和人类评估中都比几种最先进的模型表现得要好很多。

    Apr, 2020

  • 一种可控的基于 grounded 的回复生成模型

    该论文提出了一种名为可控接地响应生成（CGRG）的框架，利用词汇控制短语来提高语义控制能力，有效避免了事实准确性和信息量之间的矛盾并超越强大的生成基准线。

    May, 2020

  • 基于预训练语言模型的知识驱动对话生成

    我们使用预训练的语言模型来研究基于知识的对话生成，通过知识选择模块和无监督方法来优化知识选择和响应生成，实验结果表明，我们的模型在自动评估和人类判断方面都显著优于现有方法。

    Oct, 2020

  • 预训练语言模型是否可应用于基础开放领域对话？

    通过使用预训练语言模型，我们尝试研究知识相关对话生成的相关性，发现在使用仅包含少量知识对话的细调过程中，预训练语言模型可以超越需要外部知识的最先进的模型，在自动评估和人类判断方面表现更好。

    Nov, 2020

  • 多阶段提示的知识对话生成

    本研究提出一种多阶段提示方法，利用单个预训练语言模型生成知识响应，并通过对话上下文和先前生成的知识生成响应，其产生的响应知识性和参与度出色于微调对话模型。

    Mar, 2022

  • 通过少样本回复生成和排序实现对话系统中对话行为的可控生成

    对话系统需要产生高语义可信度的能实现多种类型对话行为的回应。本文提出了一种新颖的少样本过度生成与排序方法来实现对话行为的可控生成，并将其与八种少样本提示方式进行了比较，其中包括使用文本风格转移方法从文本伪参考中生成。在生成过程中，我们开发了六个自动排序函数，可以识别具有正确对话行为和高语义准确性的输出。我们在三个领域和四个预训练语言模型上进行了测试，结果显示，几种提示设置实现了完美的对话行为准确性，并且语义准确率接近完美（99.81%），表现优于少样本微调模型。

    Jul, 2023