May, 2022

常识和命名实体感知的知识驱动对话生成

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TL;DR本文提出了一种通过利用大规模常识和基于命名实体的知识实现的新型开放域对话生成模型，该模型还利用了与每个话语相关的非结构化主题特定知识，并通过使用共指提高了常识知识。提出的模型利用多跳注意力层保留对话历史和相关知识的最准确和最关键的组成部分，还用到 Commonsense and Named Entity Enhanced Attention Module。实验结果表明我们的模型在两个基准数据集上均显著优于最先进的方法。
dialogue generationcommonsense knowledgenamed entitymulti-hop attentionbenchmark dataset
发现论文，激发创造
  • 利用常识知识增强端到端对话系统

    本文研究了将常识知识有效地集成到对话模型中的影响，并在基于检索的情境下提出了 Tri-LSTM 模型，将消息和常识联合起来选择适当的响应，实验证明知识增强模型比无知识模型在自动评估中表现更好。

    Sep, 2017

  • 动态注入常识知识提高共情式对话生成效果

    本文提出了一种新颖的共情回应生成方法，该方法将自适应模块应用于常识知识选择，以确保生成的共情回应与说话者的情境一致，并使用所选知识来完善常识认知和共情表达以生成更一致和共情的回应。实验结果表明，与基准模型相比，我们的方法在自动和人类评估方面都显着优于基线模型，生成更一致和共情的回应。此外，案例研究强调了响应中知识选择的可解释性以及自适应模块在我们的模型中的有效性。

    May, 2023

  • 基于知识增强的通识常识故事生成预训练模型

    本文针对故事生成中存在的重复、逻辑冲突和长距离一致性缺乏等问题，提出了一种基于知识增强预训练模型的通用故事生成方法。通过利用外部知识库中的常识知识来生成合理的故事，并采用多任务学习的方法来捕捉合理故事中句子之间的因果关系和时间依赖关系，从而在逻辑和整体一致性方面比其他最先进的模型有更好的表现。

    Jan, 2020

  • 基于常识的对话生成：一个实证研究

    本研究针对 commonsense 在对话回应生成中的作用进行了实证研究，提出了一种新的对话数据集，并利用 ConceptNet 这个 commonsense 知识库，找到并整合了现有的真实对话数据集。通过使用这些数据集训练响应生成模型，该研究提出的自动评估方法显示出一定合理的评价效果。

    Sep, 2021

  • 基于预训练语言模型的知识驱动对话生成

    我们使用预训练的语言模型来研究基于知识的对话生成，通过知识选择模块和无监督方法来优化知识选择和响应生成，实验结果表明，我们的模型在自动评估和人类判断方面都显著优于现有方法。

    Oct, 2020

  • 基于知识的神经对话模型

    本文针对神经网络模型生成内容不足的对话应用展开了研究，提出了一种全新的、基于数据和知识驱动的神经对话模型，该模型通过同时考虑历史对话和外部 “事实” 来生成更有用的回应，实验证明该方法在开放领域中具有广泛应用前景，相较于基线模型的 Seq2Seq 方法，能够显著提高输出的信息量。

    Feb, 2017

  • 面向开放领域知识驱动对话的社交常识引导搜索查询生成

    通过整合主题跟踪、常识回答生成和指令驱动的查询生成，我们的研究提出了一种新的方法来生成由社交常识引导的互联网搜索查询，在 passsive 用户交互中能够生成相关、具体和有吸引力的搜索查询，从而提供更加引人入胜的回应。

    Oct, 2023

  • 基于常识的提示控制共情对话生成

    该研究提出一种新的框架，通过口头提示和策略驱动的未来鉴别器来融合常识知识并控制对话生成，从而改善预训练语言模型的共情式对话生成性能。实验证明，社会常识知识的融合和生成控制的强制执行有助于提高性能。

    Feb, 2023

  • 基于图形迭代检索多个知识源来提高常识问答

    该研究提出了一种将多种知识源集成起来的问题回答方法，着重利用基于图的迭代知识检索模块和答案感知的注意机制，从多个知识源中检索和综合背景知识，并在 CommonsenseQA 数据集上实现了最优的表现。

    Nov, 2020

  • 为移情式对话生成建立知识桥梁

    通过利用外部知识，包括常识和情感词汇知识，显式理解和表达情感，以生成共情响应，并通过情感交叉注意力机制从情感上理解和表达情感交互。

    Sep, 2020