EMNLPDec, 2022

通过句子语义分割引导的条件变分自动编码器对复杂对话映射进行建模

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TL;DR本研究提出了一种基于句子语义分割的条件变分自编码器（SegCVAE）解决对话模型中复杂对话映射（CDM）的问题，通过约束潜在变量和富含语义的分割来提高模型性能，在自动和人工评估结果中取得了最新的最佳表现。
dialogue modelscdmsegcvaeneural dialogue systemslatent variables
发现论文，激发创造
  • 利用自分离条件变分自编码器生成相关和连贯的对话回应

    通过引入自身分离的条件变分自编码器（SepaCVAE），将组信息引入到规范化的潜变量中，进一步增强了 CVAE 通过提高响应的相关性和连贯性同时保持它们的多样性和信息量在开放领域对话生成任务中的性能。

    Jun, 2021

  • 基于 Transformer 的有条件变分自编码器对话生成

    该论文介绍了一种新的 CVAE-T 对话模型，基于 Transformer 的结构，通过训练包含正负样本的数据并引入正则化项，可以在生成回复时提高信息量。

    Oct, 2022

  • 短文本对话生成中的离散 CVAE

    本文研究主要通过在条件变分自编码器中引入具有显式语义意义的离散潜变量，从而提高短文本对话生成质量并增加多样性。实验证明，该模型在自动评估和人类评估中表现出色。

    Nov, 2019

  • 可解释性神经对话生成的无监督离散句子表示学习

    本研究利用变量自编码器 (VAE) 算法提出 DI-VAE 和 DI-VST 模型，结合无监督离散语句表示学习方法，以增强对话模型的解释性生成能力，并成功验证其在真实对话数据集上的有效性。

    Apr, 2018

  • 将因果分析融入多样化和逻辑回复生成中

    本文研究了 Conditional Variational AutoEncoder（CVAE）生成回答时常常与原问题不相关或缺乏逻辑性的原因，并提出了一种寻找中介变量和缓解对话中混淆偏差的方法。在此基础上，提出了动态话题图引导的条件变分自动编码器（TGG-CVAE）模型，用于补充语义空间并减少响应中混淆偏差。实验证明，所提出的模型能够生成相关且信息量丰富的回答，并在自动评估和人类评估方面优于现有的最先进模型。

    Sep, 2022

  • 高级条件变分自编码器（A-CVAE）：通过解离潜在特征表示进行开放领域对话生成解释的探索

    本研究旨在通过介绍一种认知方法，利用先前的知识驱动生成模型，实现在中尺度特征分离中调节潜在变量，使得深度学习的开放领域对话系统可以生成更高质量和更可解释性的对话。

    Jul, 2022

  • 使用条件变分自编码器为神经对话模型学习语篇级多样性

    本研究提出了一种基于条件变分自编码器（CVAE）的框架，该框架利用潜在变量来学习潜在意图的分布，并仅使用贪婪解码器生成多样化响应，其可以更好地捕获感性多样性和提高决策能力。实验证明，与基线方法相比，所提出的模型可以生成更丰富的响应，并且具有更好的表现。

    Mar, 2017

  • VCDM: 利用变分双编码和深度上下文化单词表示来改进定义建模

    本研究提出了一种生成模型来处理定义建模任务，并使用变分推断进行估计，并利用上下文化的词嵌入来提高性能，其在四个基准测试中均取得了最先进的表现。

    Oct, 2020

  • 提升变分个性化和移情对话代理的上下文连贯性

    通过引入 Uncertainty Aware CVAE 框架来近似和整合响应生成过程中的 aleatoric 不确定性，改善个性化和移情式对话生成中生成响应的上下文连贯性。同时，研究者们提出了一种新的自动度量方法来衡量生成响应的上下文连贯性，并且该度量与人类的判断显著相关。

    Feb, 2022

  • 通过 SegVAE 进行可控图像合成

    SegVAE 是一个基于变分自编码器的条件图像生成网络，快速合成逼真的语义地图，为各种图像处理、编辑应用提供了良好的基础。

    Jul, 2020