COLINGApr, 2022

具有隐式用户人设检测的个性化对话生成器

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TL;DR提出了一种基于用户人格检测的个性化对话生成器，该方法使用条件变分推理建立用户潜在人格模型并利用后验鉴别正则化提高训练效果，在实证研究中实现比现有技术更高的对用户人格关注和提升了对话品质的效果。
personalized dialogueuser personaconditional variational inferenceposterior-discriminated regularizationempirical studies
发现论文，激发创造
  • 个性化对话生成与多元特征

    本研究旨在研究将个性特征应用于对话生成中以提供个性化对话的问题，并提出了一种基于关键 - 值对的嵌入式特征融合模块和两种新颖的特征感知机制，即基于对话者的关注机制和基于对话者的偏置机制，并构建了 PersonalDialog 数据集，该数据集包含来自海量讲话者的具有不同特征的大量多轮对话。实验结果表明，所提出的模型能够在不同情境下处理适当的特征。

    Jan, 2019

  • 通过相互人设感知实现的对话生成

    本文提出了基于 P^2 框架的机器人 P^2 Bot，该框架旨在显式地建立对话者间的理解模型。实验结果表明该框架在大型公共数据集 Persona-Chat 上取得了显著效果提升。

    Apr, 2020

  • 智能友好的对话代理：基于知识和角色认知的应用

    本论文提出了一种有效的对话代理，同时考虑外部知识和个性，通过检索增强生成和知识个性增强查询来生成话语，实现了更少幻觉和更有吸引力的对话，在自动指标上的基于个性和知识的对话任务达到了最先进的性能，同时，通过人类评估和定性结果证明了模型对话的幻觉和吸引力，验证了检索的有效性。

    Jan, 2023

  • 基于预训练的个性化对话生成模型及面向稀疏信息处理

    本文提出了一种基于预训练的个性化对话模型，利用个人属性嵌入来丰富对话语境，结合注意力路由结构进行解码，从而生成更为连贯且人物一致的回答。

    Nov, 2019

  • 利用角色信息进行对话响应的多样化生成

    本文提出了一种利用人格信息的记忆增强体系结构，将条件变分自动编码器模型与之结合，以生成多样化和可持续的聊天对话，并在基准 persona-chat 数据集上评估，结果表明，该模型可以提供比基线方法更多样化和更吸引人的基于人格的响应。

    May, 2019

  • 借助大语言模型生成忠实的以人为基础的对话数据集

    通过建立 Generator-Critic 架构，使用 LLM 生成会话，借助 Synthetic-Persona-Chat 评估了高质量对话数据集对 NLP 模型的影响。

    Dec, 2023

  • 指导变分响应生成器利用人物特点

    本文提出采用条件变异自编码器设计的深度学习模型，引入人格特征以及两个新的正则化项，以生成既考虑话语的人格又相关的回答，进而改善了基于用户画像的回答生成表现，并提出了三个用户画像定向指标，验证了该方法的有效性。

    Nov, 2019

  • 我们就是我们反复做的事情：在基于人物的回答中引导和应用习惯性模式

    使用明确的模式表示，检索相关模式以生成基于人物形象的回复的大型语言模型的对话生成方法。同时，通过从简单事实集合生成通用段落，然后从生成的段落归纳模式的方法来引导这些模式的创建。

    Oct, 2023

  • 利用自然语言推断优化新领域内对话中的个人特征提取

    我们介绍了一种自然语言推理方法，用于事后将训练好的角色提取模型适应于新的场景，与现有的角色提取模型相比，我们的方法可以提供更高质量的角色提取结果，并需要较少的人工标注。

    Jan, 2024

  • 大规模多参与者生成对话建模

    本文提出了一种新的对话代理模型 ——Generative Conversation Control，它能够控制对话代理的个性，并通过控制该模型上一次与目标演员的对话，实现对话代理个性的表达，该模型在 Reddit 评论数据上进行了验证和评估，其效果得到了显著提高。

    May, 2020