Jul, 2022

使用聊天机器人教授语言

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TL;DR本研究旨在构建一种在线语言学习工具，通过使用对话系统作为实践对话伙伴，为学习者提供对话体验。我们的系统可以根据用户的语言熟练程度进行自适应，并且提供自动语法错误反馈来帮助用户从他们的错误中学习。根据我们的初步用户反馈，我们的系统既实用又有趣。此外，我们还将为学习技术社区提供一个大规模的关于语言学习和语法更正的对话数据集。下一步，我们将使用强化学习算法来使我们的系统更加适应用户个人信息。
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发现论文，激发创造
  • 终身学习对话系统：自学聊天机器人

    本文提出使用不断学习的方法，通过与用户进行对话，改进对话系统（chatbots）中按人工规则编译知识库和局限于理解自然语言的能力，提高在多种语言表达和聊天技能方面的用户满意度。

    Sep, 2020

  • 人机对话学习

    本文探讨了使用增强学习的方式，通过与人类交互并接受其反馈来提高对话代理的能力，模拟了在人工环境中的各种学习情况，介绍了适用于此类学习的模型，并通过机械土耳其实验验证了此方法。

    Nov, 2016

  • 带有课程的用户自适应语言学习聊天机器人

    本研究基于 BlenderBot3 对中学生进行英语教育，采用课程对齐解码技术构建了一个课程对齐的对话系统，并利用该系统提高学生英语学习的兴趣和对目标单词的理解。

    Apr, 2023

  • 对话式学习：以信息获取为强化目标的对话系统

    我们提出了一种新颖的基于 AI 的聊天机器人学习模式，用户通过与教师机器人的对话获取信息和知识。我们的系统使用了一种新型加强自我对话模式，在不同领域之间实现知识传递和关注用户的对话。我们在三个大型公共数据语料库上进行了广泛的主客观评估，证明了我们的系统在传递知识和关注用户方面的有效性，帮助用户在不阅读文章的情况下大大提高知识水平。

    May, 2022

  • 辅导：面向语言学习者的基于教学的对话代理

    本文介绍了 Tutoring bot，这是一个基于大规模家教 - 学生对话数据训练的生成式聊天机器人，用于辅助英语学习。机器人通过多种教育指导和背景知识来模仿人类辅导员在语言教育中的行为，同时通过多任务学习方案来实时监测并捕捉教学情况和进展。

    Feb, 2023

  • 终身和持续学习对话系统

    这本书介绍了一种新的对话系统学习方法，即通过自身与用户和环境的交互来学习，实现从用户和外部来源不断学习语言表达、词汇和 factual 知识、训练样本和会话技能等方面的持续改进。除了总体论述，书中还介绍了一些特定话题的持续学习方法，并探讨了未来研究的挑战。

    Nov, 2022

  • 辅助跨语言交流的聊天翻译错误检测

    本文描述了开发一种通信支持系统的过程，该系统能够检测错误的翻译，以促进跨语言交流。我们通过训练一个错误检测器作为系统的基线，并构建了一个新的日语 - 英语双语聊天语料库，BPersona-chat，其中包括多轮口语聊天和众包质量评分。该错误检测器可以为更先进的错误翻译检测系统提供基础。

    Aug, 2023

  • 基于对话的语言学习

    研究人员在机器学习和自然语言理解方面的不懈探索中探讨了基于对话的语言学习，发现预测前瞻是一种有前途的学习策略，并表明它可以在没有奖励监督的情况下正确地回答问题。

    Apr, 2016

  • 辅助英语学习过程的机器人系统原型基于 DNN 的文本生成

    利用长短期记忆神经网络和交互设备，通过生成文本来辅助英语学习者的自学过程。通过英语水平测试，初步结果显示与系统互动的学习者的语法范围有所增加。

    Sep, 2023

  • 朝着基于多智能体通信的语言学习

    提出了一种交互式多模态框架，通过协作推理游戏，实现神经网络学习语言，初步实验结果可喜，但需注意避免智能体发展出仅针对游戏有效的特定通信编码。

    May, 2016