SIGIRApr, 2022

与非合作用户的交互：积极对话策略的新范式

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TL;DR本研究旨在提高主动对话策略在动态用户交互中的自然性和实用性，特别关注非合作用户行为，提出一种名为 I-Pro 的新解决方案，在学习目标权重方面有所创新，并在实验中取得了显著的效果和可解释性。
proactive dialogue systemnon-cooperative user behaviorinteractive settinguser satisfactioni-pro
发现论文，激发创造
  • 基于社交意识强化学习的主动型对话代理改进

    通过采用强化学习算法，研究设计基于社交和任务相关特征的行为预测策略是智能对话代理下一步的发展，以期通过优化设定的预测性对话策略，增强用户满意度和任务效率，并在实践操作中取得较好的协同效果。

    Nov, 2022

  • 建模非合作式对话：理论和实证研究

    本文研究了在完成一个同时进行的视觉 - 对话任务时，如何识别非合作对话者，使用学习理论的工具开发了理论模型，提出了多种沟通策略并应用强化学习来实现，通过对 GuessWhat?! 数据集的非合作对话语料库的实验结果验证了理论模型的有效性。

    Jul, 2022

  • 主动对话系统调查：问题、方法和前景

    本综述论文提供有关积极对话系统的综述，包括设计和挑战等方面，以及对话类型和实际应用的相关信息。

    May, 2023

  • 使用显式对话目标的人机积极对话

    本研究旨在构建一种自然对话体验的人机对话系统，并通过新数据集 DuConv 的实验，证明了在知识图谱的帮助下以对话为导向的规划可生成更丰富的多轮对话。

    Jun, 2019

  • 大规模语言模型驱动的对话代理的即插即用策略规划器

    本文提出了一种用于策划大型语言模型（LLMs）主动对话问题的新型对话策略规划范式，名为 PPDPP，通过可调节的语言模型插件来提高 LLMs 的主动性。实验证明，在谈判、情感支持和辅导对话等三个不同的主动对话应用中，PPDPP 相对于现有方法始终有显著的性能优势。

    Nov, 2023

  • 基于相关知识和目标的预测性检索聊天机器人

    本文提出了一种新的多任务学习框架，以预测相关知识并通过显式信号来监督其学习，实现知识驱动的主动式对话，从而提高最终响应选择的准确性。

    Jul, 2021

  • 人工智能团队中的统计先动态建模所需的信任感知用户模拟器开发

    本文研究了人工智能和人类协作的关键问题，提出了基于语料库的用户模拟器用于协同人 - AI 团队之间的有效沟通和合作，比较了两种不同的模拟方法，以寻找最佳的主动策略。

    Apr, 2023

  • 面向目标的主动对话生成的目标受限双向规划

    以决策理论为灵感，提出了一种新颖的目标约束双向规划方法 (TRIP)，通过生成任务规划一个适当的对话路径，然后采用该路径指导对话生成的过程，实验证明该方法显著优于各种基线模型。

    Mar, 2024

  • 基于目标的个性化主动对话系统：问题表述与数据集策划

    通过使用角色扮演方法构建自动数据集策划框架，我们提出了一个大规模的个性化目标导向对话数据集，TopDial，该数据集包含约 18K 个多轮对话，实验结果表明该数据集具有高质量，可用于探索个性化目标导向对话。

    Oct, 2023

  • 利用对手意识训练目标导向对话策略

    提出了一种考虑对手行为的目标导向对话策略学习框架，通过对对手行为的估计来优化自身策略，实现在合作与竞争对话任务中的优越表现。

    Apr, 2020