AAAIDec, 2021

基于图的任务对话系统知识选择器

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TL;DR本论文基于当代最先进的语言模型构建了 Graph-Knowledge Selector（GKS）来解决对话系统中知识选择的问题，并考虑了知识之间的联系，明显优于 Ninth Dialog System Technology Challenges（DSTC9）中提出的几种最新技术模型。
gksknowledge selectiondialog systemgraph-attention modeldstc
发现论文，激发创造
  • 面向知识驱动对话的顺序潜知识选择

    论文提出了一种名为 `SKT` 的序列潜变量模型，该模型可提高多轮对话的知识选择准确性，并相应地改进了话语生成的绩效；实验结果表明，该模型在大规模对话评估中取得了最先进的表现。

    Feb, 2020

  • 基于知识的对话生成知识选择

    本文提出了一种生成式方法，名为 GenKS，用于在基于对话历史的语境下选择适当的知识片段，该方法通过序列到序列模型生成标识符来选择片段，捕捉片段之间的内部知识交互，并通过超链接机制显式地建模对话 - 知识交互，同时在三个基准数据集上进行实验并证明 GenKS 在知识选择和响应生成方面取得了最佳结果。

    Apr, 2023

  • 通过文档语义图增强基于信息场景的对话知识选择

    本研究提出了一种将对话模型中的背景知识文档自动转换为文档语义图以对其进行知识选择，并联合应用多任务学习来改善句级和概念级知识选择的方法，并通过实验证明其在诸如 HollE 和 WoW 等领域的知识选择任务和端对端响应生成任务上均优于基于句子选择的基线模型，并且在看不见的话题上改进了泛化能力。

    Jun, 2022

  • DialoKG: 以知识结构为导向的任务型对话生成

    本论文提出一种新的面向任务的对话系统 DialoKG, 通过将关系型知识看作知识图，并引入结构感知知识嵌入技术和知识图加权注意力掩膜策略来有效地将知识嵌入语言模型，实现人类化和信息化的对话。通过在多个标准基准数据集上的实证评估，展示了 DialoKG 对最先进方法的有效性。

    Apr, 2022

  • GraphDialog: 将图表知识整合到端到端任务导向对话系统中

    本文提出一种适用于任务导向型对话系统的模型，利用知识库和对话的依存关系图结构信息解决了如何有效地将外部知识库整合到学习框架中以及如何准确捕捉对话历史语义的挑战。此外，该模型采用多跳推理能力以及循环单元架构进行表示学习。实验结果表明，该模型在两个不同的任务导向型对话数据集上均优于现有模型。

    Oct, 2020

  • 基于半监督学习的面向知识检索任务的对话系统

    提出一种基于检索的方法，以加强 TOD 系统中的知识选择，并结合半监督学习进行潜变量模型，该模型可以与知识检索器一起利用有标签和无标签的对话数据。实验证明，该方法在有标签和半监督设置下均优于传统的数据库查询方法。

    May, 2023

  • 全球思考，本地行动：基于背景对话的远程监督全局到局部知识选择

    该研究提出了一种全局到本地的知识选取机制，用于提高基于背景的对话系统中知识的选择效率，并且该机制通过远程监督学习模式进行训练，实验结果表明，它在自动评估和人工评估方面均明显优于现有的方法，且无须额外的注释，具有很高的可扩展性。

    Aug, 2019

  • 知识图谱增强的语言模型用于基于知识的对话生成

    提出了 SURGE 框架，用于生成上下文相关且基于知识图谱的对话，通过从知识图谱检索相关子图，并对其条件下的单词嵌入进行干扰以保持事实一致性并使用对比学习确保所生成的文本与检索到的子图具有高相似度，通过在 OpendialKG 和 KOMODIS 数据集上的实验验证了该框架的有效性。

    May, 2023

  • GIKT：一种基于图的知识追踪交互模型

    本文提出了一种基于图卷积网络的知识追踪图交互模型（GIKT），用于解决在线教育系统中知识追踪中问题信息和高阶问题 - 技能相关性的问题。实验证明，GIKT 在三个数据集上实现了最新的最高性能。

    Sep, 2020

  • 基于知识的对话状态跟踪

    本文提出了一种基于外部编码的对话状态跟踪方法，通过查询相关知识以基于对话上下文信息来预测对话状态，证明在一些场景下，我们的方法比基线表现更优秀，尤其是在少样本学习情况下。

    Oct, 2022