ACLOct, 2022

社交影响对话系统：社交影响任务的数据集和模型综述

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TL;DR本文正式定义和介绍了社会影响对话系统的类别，该类别通过自然对话影响用户的认知和情感反应，从而引起思想、观点和行为上的变化。作者编制了各种任务、数据集和方法的调查，汇编了七个不同领域的进步情况，并讨论了所研究系统的共性和差异，指出了局限性并提出未来的研究方向。本研究作为社会影响对话系统的全面参考，可以激发在这个新兴领域更专注的研究和讨论。
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发现论文，激发创造
  • 为善而说：面向社会公益的个性化说服对话系统

    本文旨在开发个性化的智能说服对话系统来改变人们的观点和行为，通过设计在线游戏，收集对话数据，对数据进行特征提取，建立分类器，探讨包括人口统计学信息、心理特征在内的背景因素对人们响应特定说服策略的影响。

    Jun, 2019

  • 构建数据驱动对话系统的可用语料库调查

    通过调查可用于数据驱动型对话系统学习的公开数据集，讨论了这些数据集的重要特征，如何使用它们学习不同的对话策略以及它们的其他潜在用途。同时还研究了数据集之间的迁移学习方法和外部知识的应用，并讨论了适当的评估指标选择。

    Dec, 2015

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    本篇调查研究基于深度学习的对话系统，综述了当前对话系统的研究成果，并分析了模型类型和系统类型两个角度。此篇研究是目前最全面和最新的，深入涵盖了流行的技术，为对话系统领域的新手和想要快速了解最新技术的专业人员提供了很好的启示。

    May, 2021

  • 对话系统综述：最新进展和新的前沿

    这篇文章总结了基于深度学习的对话系统的最新进展和研究方向，讨论了如何通过深度学习在任务导向和非任务导向模型中学习有意义的特征表示和响应生成策略。

    Nov, 2017

  • 构建智能开放领域对话系统的挑战

    本文回顾了近期关于神经网络方法在开放领域对话系统中解决语义、一致性和互动性挑战的工作，以实现与用户建立长期连结并满足人类沟通、情感和社会归属需求。

    May, 2019

  • 谈判对话系统综述

    综述谈判对话系统中的最新成果，分析其评估与方法学现状，并讨论多模态、多方和跨文化谈判场景等未来研究方向，以期为研究者提供系统性的概述和启发。

    Dec, 2022

  • 数据驱动对话系统中的伦理挑战

    探讨机器对话系统研究中的潜在道德问题，包括数据驱动系统中的隐性偏见、对抗性案例的出现、隐私侵犯的潜在来源、安全问题、增强学习系统的特殊考虑以及可重复性问题，并建议需要进一步研究的领域。

    Nov, 2017

  • 谈判对话系统综述

    综述了最近关于谈判对话系统的研究，包括任务、评估和方法论，探讨了多模态、多方和跨文化谈判情景，并旨在为社区提供系统的谈判对话系统概述以及为未来研究提供启示。

    Feb, 2024

  • 无缝融合事实信息和社交内容的有说服力对话

    本文提出了一个新颖的模块化对话系统框架，将事实信息和社会内容融合到说服性对话中。研究表明，相比于不显式处理社会内容或事实问题的端到端模型，我们的框架在所有方面包括能力和友好度方面更受用户好评。

    Mar, 2022

  • 面向任务型对话系统的最新进展和挑战

    本文探讨了任务导向对话系统的最新研究进展和挑战，特别在三个关键领域进行了深入讨论：提高数据效率、模拟多回合动态以优化任务完成性能，以及将领域本体知识与对话模型集成。此外，还评估了最近的对话进展和一些常用的语料库。我们相信，这虽然不是一个完整的调查，但它仍然可以为未来任务导向对话系统的研究提供启示。

    Mar, 2020