ACLJun, 2021

可以提供进一步帮助吗？使用非结构化知识访问来改善任务导向的对话建模

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TL;DR本研究针对限定领域 API 的局限性，采用一种基于查询 - 选择 - 回应的方法，引入了外部非结构化知识资源，通过对话上下文信息的提取和增强实现了对超出 API 覆盖范围用户请求的响应，并在 DSTC9 Track 1 基准数据集上实现了全自动和人工评估的最优性能，验证了我们的贡献的有效性。
task-oriented dialogueapi coverageexternal knowledge sourcesdata augmentationend-to-end performance
发现论文，激发创造
  • DSTC9 中基于任务的对话建模与非结构化知识访问跟踪的超越领域 API

    任务驱动的对话系统使用外部非结构化知识源来扩展任务领域 API 的覆盖范围，三个任务包括知识寻找、选择和响应生成，并用集成方法和大规模预训练语言模型取得了高性能。

    Jan, 2021

  • 面向任务的对话中基于非结构化知识的高效检索增强生成

    本文总结了我们在第九届对话系统技术挑战赛（DSTC 9）第一轨中的工作，我们提出了一种基于层次分类和序列嵌入的检索和生成方法，以实现针对任务导向对话中利用非结构化文本信息的回答生成。

    Feb, 2021

  • 具有主观知识的任务导向对话建模

    本文提出了一个基于客户评论和 FAQ 的交互式对话模型，主要通过围绕知识检索、知识选择和响应生成的三个阶段进行改进。我们主要针对知识选择模块的改进以提高整个系统的性能，我们提出了实体检索方法，其中基于命名实体识别的实体检索方法的搜索速度比基准模型提高了 7 倍。除此之外，我们还探索了一个关键词提取方法，该方法可以提高知识选择的准确性，初步结果显示知识选择任务的准确匹配得分提升了 4%。

    Mar, 2023

  • 基于混合知识源的任务导向对话联合推理

    该研究使用 MutliWOZ-based 数据集，演示了当前方法在去除信息源严格假设时表现显著下降，并且利用预先训练的语言模型 fine-tune 了一个基于 BART 的模型，可以融合结构化和非结构化知识生成响应。

    Oct, 2022

  • 面向任务对话系统的实体感知知识检索与生成响应的复制机制学习

    本文描述利用预训练语言模型及粗层次知识信息进行基于任务的对话建模，实现对话历史和知识访问的响应生成，并在模型最终输出的基础上进行后处理策略以进一步提升知识应用，在客观指标下获得第二名，在人类指标下获得第四名的实验结果。

    Dec, 2020

  • 使用数据增强和噪声通道模型将基于文档的对话系统适应为口语对话

    本文介绍了我们在第十届对话系统技术挑战赛第二轨知识引导的任务导向对话建模中的提交内容。在适应 ASR 转录的噪声方面探索不同的方法来使得模型更加健壮，并采用噪声通道模型来适应口语交流的风格。我们的最佳系统在挑战的自动和人工评估中分别排名第一和第三。

    Dec, 2021

  • 面向任务导向对话的主题感知响应生成与非结构化知识访问

    本文提出一种名为 TARG 的基于主题的响应生成模型，改进了基于词或句子相似度来检测相关知识背景的方法，用主题信息来提高对话历史的理解，取得了知识选择和响应生成上的最新成果。

    Dec, 2022

  • 使用参数学习任务导向对话系统的知识库

    本文提出了一种将知识库（KB）嵌入到模型参数中的方法，从而实现无需在交互中使用 DST 或模板响应以及 KB 作为输入的端到端对话系统；实验证明，基于该方法的端到端模型在各种 KB 大小下能够实现优异的性能。

    Sep, 2020

  • 基于文档支持的任务型对话系统：HLTPR@RWTH 在 DSTC9 和 DSTC10 上的研究

    本文总结了我们在第 9 和 10 个对话系统技术挑战赛（DSTC9 和 DSTC10）的文档驱动对话任务中的贡献，包括知识选择，数据增强，响应生成和评估指标等领域。

    Apr, 2023

  • 无监督的后置知识注入实现会话目标

    本文介绍了一种基于后处理的知识注入技术，该技术从外部源中提取相关知识，并将其合并到对话响应中，实验表明使用这种方法可以在目标导向和基于知识的对话环境中实现更具吸引力和更丰富的对话响应。

    Mar, 2022