本文介绍了把目标导向式对话任务（TOD）系统和非目标导向闲聊式对话系统（ODD）结合起来的难题，并基于流行的 TOD 数据集 MultiWOZ 构建一个包含两种对话模式交替的新数据集 FusedChat，提供一种更具挑战性的基准测试，以测试对话模型在处理交叉模式上的表现。该数据集具有丰富的依赖模式，包括共示和省略，并提供了分类和融合等基线模型。

Sep, 2021

提出了一种人工智能虚拟助手对话系统，名为 ACCENTOR，目的是将聊天型机器人和任务导向型系统相结合以实现更加 engaging 和 interative 的交谈体验，通过添加 chit-chat 的方式，将人机交互设计更为实用和有趣。研究采用全新的数据收集和生成方法来提高系统的性能，并设计了三种不同的模型进行实验，与现有任务导向型四种方法相比，实现了更具情境感和人性化的 chit-chat 响应。

Oct, 2020

在这项工作中，我们研究了如何将任务定向对话和有知识的聊天有机地整合到单个模型中，通过创建一个新的数据集 KETOD 来自然地丰富基于相关实体知识的任务定向对话。我们还提出了两个新模型，SimpleToDPlus 和 Combiner，在自动和人工评估的实验结果中表现出显著的优越性能。

May, 2022

本论文通过比较分析三种闲聊增强方法，旨在确定多样性方面最有效的方法。此外，我们量化了增加的闲聊、原始任务导向语言和闲聊数据集中典型闲聊之间的差异，突出每个比较中的前 20 个差异关键词。我们的研究结果为增强任务导向对话提供了未来改进的讨论，强调了超越任务的对话基础对实现更多样化和自然化的交流的重要性。

Nov, 2023

结合话题建模，研究 Schema-Guided Dialogues 和 MultiWOZ 的训练集，发现社交对话序列的存在，进一步推动了如何将闲聊融入任务导向对话的研究。

Nov, 2023

本文介绍了 SalesBot 2.0，通过使用大型语言模型的常识知识逐渐缩小闲聊和面向任务的对话之间的差距，构建了一个新的大规模数据集，提供了更加平滑的话题转换和更加接近人类自然性和一致性的对话，对学术研究和商业应用都具有重要价值，并提出了一种框架可以用于生成具有各种目标意图的对话。

Aug, 2023

提出了一种自动生成结合任务导向对话和开放领域对话的框架，同时介绍了一种适用于这一任务的统一模型 PivotBot，并通过评估结果证明，该模型能够在任务导向对话和开放领域对话之间无缝切换。

Dec, 2022

探索如何从社交对话到任务导向对话的平滑转换，为触发商业机会提供支持。提出了一个自动生成对话的框架，并在此基础上发布了一个大规模数据集，该数据集为未来的研究和商业活动提供了巨大的潜力。

Apr, 2022

我们研究了从闲聊到任务相关服务的对话场景，并探讨了一个统一的对话模型如何在对话模式从闲聊切换到任务导向时以一种连贯和合作的方式主动参与。我们首先构建了一个过渡信息提取器（TIE），用于跟踪先前的闲聊互动并检测用户转向任务导向服务的潜在意图。同时，在统一模型中，通过高效的适配器调优和过渡提示学习，扩展了一个过渡句子生成器（TSG）。当 TIE 成功从先前的闲聊中找到与任务相关的信息，例如过渡领域时，TSG 会在统一模型中自动被激活，通过根据 TIE 提取的过渡信息生成一个过渡句子来启动这个转换。实验结果显示出有关主动转换的良好性能。我们通过使用条件随机场（CRF）在 TIE 模型上实现了额外的大幅改进。TSG 能够灵活地生成过渡句子，同时保持常规闲聊和任务导向响应生成的统一能力。

Aug, 2023

本文研究了即使在一个对话中从聊天转向任务或从任务转向聊天，也会出现的潜在 “主动” 问题，并提出了两种有效的提示模型，以在统一的对话模型中主动生成过渡句子触发系统主导的转换。

Jul, 2023