Jul, 2022

多语言说服检测：视频游戏是 NLP 宝贵的数据源

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TL;DR本研究提取多语言角色扮演游戏中的劝说对话数据集，并运用自然语言处理模型 BERT 建立劝说检测系统，证明了视频游戏在 NLP 领域中作为数据源的潜力，代码和数据集可在 Zenodo 上获得。
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发现论文，激发创造
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    Dec, 2022

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    Dec, 2022

  • 捕捉思维，而非语言：使用个性指示数据增强角色扮演语言模型

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    Jun, 2024

  • 基于文本游戏的语言扩展

    本文探讨了使用基于深度强化学习的代理人在多个基于文本的游戏中进行学习，并通过策略蒸馏方法扩展其词汇，并将文本游戏用作测试平台以更详细地分析和理解策略蒸馏方法的应用。

    May, 2018

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    Oct, 2020

  • 角色扮演的模版框架：生成与评估

    使用大型语言模型（LLM）构建角色扮演对话数据集并评估性能的框架，并使用召回导向的 Rouge-L 指标支持 LLM 评估器的结果。

    Jun, 2024

  • 文本建模世界

    该研究提供了一个数据集，用于训练能够构建基于知识图谱的交互叙事世界模型的学习代理。数据集包含了 24198 个富自然语言观察和知识图谱之间的映射，以及多个流派的 27 个游戏中的训练数据和 9 个附加的游戏中包含的 7836 项测试集等内容。此外，研究还提供了基于规则、问答和序列学习方法的基线模型以及数据分析。

    Jun, 2021

  • 探索视频游戏机器翻译的可能性

    本文介绍了视频游戏机器翻译的挑战和潜在益处，表示使用领域数据训练的翻译模型超过公开系统，通过人工评估发现其具有学习英语到法语的典型规则和模式的能力，同时提出应该与人工翻译互动使用以刺激创造力而不是为了提高生产率而进行后期编辑。

    Sep, 2022

  • ViGGO：一个用于开放域对话中的数据到文本生成的视频游戏语料库

    本文提出了一个新的、干净且适合用于开放领域对话系统的 7K 样本语料库，探索了视频游戏领域，从而更好地利用深度学习在自然语言生成方面的作用。

    Oct, 2019

  • 有说服力的自然语言生成 -- 文献综述

    此文献综述聚焦于使用自然语言生成 (NLG) 自动检测和生成说服性文本的应用，旨在延伸之前研究的自动识别文本中的说服力的方面，通过将说服力的决定因素概念化为五个业务关注的类别：仁慈、语言适宜性、逻辑论证、可靠性、工具和数据集，重点关注生成方面，这些因素可以使 NLG 增加现有信息的说服力，并发展了进一步研究说服性 NLG 的研究议程，该综述分析了 77 篇文章，概述了现有的知识体系，展示了这一研究领域的稳步进展。

    Jan, 2021