Feb, 2022

提升变分个性化和移情对话代理的上下文连贯性

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TL;DR通过引入 Uncertainty Aware CVAE 框架来近似和整合响应生成过程中的 aleatoric 不确定性，改善个性化和移情式对话生成中生成响应的上下文连贯性。同时，研究者们提出了一种新的自动度量方法来衡量生成响应的上下文连贯性，并且该度量与人类的判断显著相关。
latent variable modelsconditional variational auto encodercontextual coherenceuncertainty aware cvaeautomatic metric
发现论文，激发创造
  • 利用自分离条件变分自编码器生成相关和连贯的对话回应

    通过引入自身分离的条件变分自编码器（SepaCVAE），将组信息引入到规范化的潜变量中，进一步增强了 CVAE 通过提高响应的相关性和连贯性同时保持它们的多样性和信息量在开放领域对话生成任务中的性能。

    Jun, 2021

  • 高级条件变分自编码器（A-CVAE）：通过解离潜在特征表示进行开放领域对话生成解释的探索

    本研究旨在通过介绍一种认知方法，利用先前的知识驱动生成模型，实现在中尺度特征分离中调节潜在变量，使得深度学习的开放领域对话系统可以生成更高质量和更可解释性的对话。

    Jul, 2022

  • 将因果分析融入多样化和逻辑回复生成中

    本文研究了 Conditional Variational AutoEncoder（CVAE）生成回答时常常与原问题不相关或缺乏逻辑性的原因，并提出了一种寻找中介变量和缓解对话中混淆偏差的方法。在此基础上，提出了动态话题图引导的条件变分自动编码器（TGG-CVAE）模型，用于补充语义空间并减少响应中混淆偏差。实验证明，所提出的模型能够生成相关且信息量丰富的回答，并在自动评估和人类评估方面优于现有的最先进模型。

    Sep, 2022

  • 基于 Transformer 的有条件变分自编码器对话生成

    该论文介绍了一种新的 CVAE-T 对话模型，基于 Transformer 的结构，通过训练包含正负样本的数据并引入正则化项，可以在生成回复时提高信息量。

    Oct, 2022

  • 短文本对话生成中的离散 CVAE

    本文研究主要通过在条件变分自编码器中引入具有显式语义意义的离散潜变量，从而提高短文本对话生成质量并增加多样性。实验证明，该模型在自动评估和人类评估中表现出色。

    Nov, 2019

  • 跨语句条件化变分自编码器的语音生成

    利用神经网络驱动的语音合成系统解决了表达性语音和无缝编辑的问题，通过 Cross-Utterance Conditioned Variational Autoencoder speech synthesis (CUC-VAE S2) 框架提供了上下文敏感的韵律特征生成和模拟人类语音韵律生成的实现方式，并在文本转语音和语音编辑两个方面提出了实用的算法，实验证明这些模型显著提升了语音合成和编辑的效果。

    Sep, 2023

  • 使用条件变分自编码器为神经对话模型学习语篇级多样性

    本研究提出了一种基于条件变分自编码器（CVAE）的框架，该框架利用潜在变量来学习潜在意图的分布，并仅使用贪婪解码器生成多样化响应，其可以更好地捕获感性多样性和提高决策能力。实验证明，与基线方法相比，所提出的模型可以生成更丰富的响应，并且具有更好的表现。

    Mar, 2017

  • 通过建模、过滤和优化来提高对话的连贯性和多样性

    本文介绍了三种增强现有编码器 - 解码器模型的方法，以有效地模拟连贯性并促进输出多样性，它们在 OpenSubtitles 语料库上的实验表明，与竞争神经模型相比，在 BLEU 分数以及连贯性和多样性度量方面均有极大改善。

    Sep, 2018

  • 对话情感识别的解缠变分自编码器

    本研究提出了一种基于 VAD-disentangled Variational AutoEncoder（VAD-VAE）的 ERC 模型，通过引入情感词汇表的 VAD 监督信号，最小化 VAD 分布之间的互信息来增强消解表示，并在两个数据集上优于现有模型。

    May, 2023

  • 多样化回复生成的变分 Transformer

    本文提出了变分 Transformer（VT）算法，将变分自注意力前馈序列模型与 CVAE 的变分性质相结合，从而有效处理对话响应生成领域中高熵任务的问题，并在多个对话数据集上获得了性能提升。

    Mar, 2020