ACLMar, 2022

HeterMPC：一种用于多方对话中回应生成的异构图神经网络

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TL;DR提出了一种基于异构图神经网络的多方会话响应生成模型，通过建模话语和交互者的语义信息及设计不同类型的元关系来处理多方对话中的结构信息，实验证明其在 Ubuntu Internet Relay Chat（IRC）通道基准测试上优于其他基线模型。
multi-party conversationsresponse generation modelsheterogeneous graph-based neural networkinterlocutorsubuntu internet relay chat
发现论文，激发创造
  • MADNet：基于最大化受话方推断期望的多方会话生成

    提出了一种预期最大增价网络（MADNet），用于建模具有缺失代表标签的多方对话，实现全连接图的生成并优化了生成应答的质量。

    May, 2023

  • MPC-BERT: 用于多方会话理解的预训练语言模型

    MPC-BERT 是一种预训练的神经模型，通过学习谁对谁说什么，结合几个自监督任务，在多方对话任务中表现出比以前的方法更好的性能。

    Jun, 2021

  • 多方响应生成与关系解缠

    该研究提出了一种通过对话上下文进行关系推理来指导神经响应生成的方法，并在多方对话中展示出优于基线模型的效果。

    Mar, 2024

  • ChatGPT 是否是一个良好的多方对话解决器？

    利用 ChatGPT 和 GPT-4 等生成型大型语言模型对多方对话进行评估与分析，揭示了利用生成型大型语言模型处理多方对话所面临的挑战以及可行的解决方案。

    Oct, 2023

  • GIFT: 基于图的多方会话理解 Fine-Tuning

    通过设计四种边将图诱导信号引入注意力机制，我们提出了一种名为图诱导微调 (GIFT) 的轻量级方法，可用于多方对话的普适性理解。通过将其应用到三个预训练的语言模型中，我们发现 GIFT 可以在三项下游任务中显着提高模型性能，仅每层编码增加 4 个参数，在多方对话理解领域实现了最新的最佳性能。

    May, 2023

  • 利用异构图神经网络生成情感对话

    本文提出了基于异构图模型的情感对话生成方法，利用对话历史记录、情感流、面部表情、音频和说话人个性等多维信息来编码对话内容并生成适当情感的响应，实验结果表明，该方法可以有效地感知多源知识并生成令人满意的响应。

    Dec, 2020

  • 异构图注意力网络学习多样化通信

    该研究提出了一种名为 HetNet 的异构网络注意力思想，用于协调不同类型的机器人团队完成合作任务，并评估 HetNet 在解决信息交互问题中的性能提升，实验结果表明其相比基准方法，在学习复杂多智能体协作的通信协议方面，表现更好。

    Aug, 2021

  • DADgraph: 面向多方对话机器阅读理解的话语感知对话图神经网络

    提出一种考虑复杂的多方对话话语结构的对话图神经网络模型 DADgraph，并在包含话语结构注释的大规模 MRC 数据集 Molweni 上进行实验验证，实验表明该模型相较于强基线模型在 Molweni 数据集上具有统计学显著的改进。

    Apr, 2021

  • 利用异构记忆网络进行面向任务的对话生成

    介绍一种新的外部记忆网络 -- 异构记忆网络（HMNs），用于解决现有的内存网络在从不同来源利用异构信息方面表现不佳的问题。该方法背景知识元组和历史的对话串都被编码和存储到记忆中，并在译码期间使用门控机制进一步增强了上下文感知性记忆。实验结果表明，与数据驱动的最新任务导向式对话模型相比，使用 HMNs 极大地提高了模型的表现。

    Sep, 2019

  • 多方目标跟踪与 LLMs：预训练、微调和提示工程比较

    通过对大规模语言模型在任务导向的多方对话中捕捉能力的评估，本研究记录并转录了医院中患者、他们的陪伴者和社交机器人之间的 29 个多方对话，并对此语料库进行了多方目标跟踪和意图 - 插槽识别的注释。我们在零样本和少样本设置中比较了三种方法，即微调 T5，使用 LED 创建预训练任务以训练 DialogLM，并采用 GPT-3.5-turbo 的提示工程技术，以确定哪种方法可以用有限数据完成这一新任务。在少样本设置中，GPT-3.5-turbo 显著优于其他方法。当给出例子注释对话中 7% 的语料库时，“推理” 风格的提示是效果最好的方法。它正确注释了 62.32% 的目标跟踪多方对话和 69.57% 的意图 - 插槽识别多方对话。而 “故事” 风格的提示会增加模型的虚构成分，在安全关键环境中可能会有不利影响。我们得出结论，多方对话仍然对最先进的大规模语言模型构成挑战。

    Aug, 2023