Sep, 2021

将面向任务和开放域对话融合于对话代理中

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TL;DR本文介绍了把目标导向式对话任务（TOD）系统和非目标导向闲聊式对话系统（ODD）结合起来的难题，并基于流行的 TOD 数据集 MultiWOZ 构建一个包含两种对话模式交替的新数据集 FusedChat，提供一种更具挑战性的基准测试，以测试对话模型在处理交叉模式上的表现。该数据集具有丰富的依赖模式，包括共示和省略，并提供了分类和融合等基线模型。
发现论文，激发创造
  • 利用合成的开放领域对话提高任务机器人的参与度

    提出了一种自动生成结合任务导向对话和开放领域对话的框架，同时介绍了一种适用于这一任务的统一模型 PivotBot，并通过评估结果证明，该模型能够在任务导向对话和开放领域对话之间无缝切换。

    Dec, 2022

  • 面向电路故障排除对话系统的 Chit-Chats 增强任务型对话语料库

    该研究论文探讨了一种融合任务导向对话系统和闲聊对话系统的多动机对话数据集，并提出一系列评估指标，以更好地展示这种方法在实践中的效果。

    May, 2022

  • 知识丰富的面向任务的对话系统 (KETOD)

    在这项工作中，我们研究了如何将任务定向对话和有知识的聊天有机地整合到单个模型中，通过创建一个新的数据集 KETOD 来自然地丰富基于相关实体知识的任务定向对话。我们还提出了两个新模型，SimpleToDPlus 和 Combiner，在自动和人工评估的实验结果中表现出显著的优越性能。

    May, 2022

  • 面向混合领域的任务导向对话

    研究了跨领域环境下的任务导向对话问题，并探讨了通过使用特定的状态监测组件和混合式系统来提高任务信念跟踪准确率的方法。

    Sep, 2019

  • 在任务导向对话数据集中寻找开放领域对话片段

    结合话题建模，研究 Schema-Guided Dialogues 和 MultiWOZ 的训练集，发现社交对话序列的存在，进一步推动了如何将闲聊融入任务导向对话的研究。

    Nov, 2023

  • OPERA：协调任务导向对话和信息搜索体验

    本文提出了一种新的任务 Open-Book TOD，将任务定向对话（TOD）与问答（QA）相结合，并扩展了外部知识来源，包括显式和隐式知识源。作者还创建了一个新的数据集 OB-MultiWOZ，提出了一个统一模型 OPERA，通过访问外部知识来应对定义的任务。实验结果表明，OPERA 的性能优于闭式基线，两种类型的知识都有其价值。

    Jun, 2022

  • 具有主观知识的面向任务对话建模：他人是如何想的？

    本篇论文提出了主观知识为基础的任务导向对话系统（SK-TOD）的新任务，以及配套的数据集，该数据集包含了主观知识寻求对话上下文和手动注释的响应，并探究了多个知识片段的不同观点如何汇聚的问题，以期促进 TOD 和主观内容理解的进一步研究。

    May, 2023

  • 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

  • SalesBot：从闲聊转向面向任务的对话

    探索如何从社交对话到任务导向对话的平滑转换，为触发商业机会提供支持。提出了一个自动生成对话的框架，并在此基础上发布了一个大规模数据集，该数据集为未来的研究和商业活动提供了巨大的潜力。

    Apr, 2022

  • 基于语言模型的对话系统演化调查

    通过将 LM 的突破划分为四个不同阶段，本文调查对话系统的历史轨迹，阐明其与语言模型的复杂关系，提供了与 LM 突破对齐的时间视角，对最新的研究成果进行全面回顾，并讨论了新兴课题和开放挑战，提供了 LLM-based 对话系统未来发展的有价值的见解。

    Nov, 2023