EMNLPDec, 2022

面向任务导向对话的主题感知响应生成与非结构化知识访问

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TL;DR本文提出一种名为 TARG 的基于主题的响应生成模型，改进了基于词或句子相似度来检测相关知识背景的方法，用主题信息来提高对话历史的理解，取得了知识选择和响应生成上的最新成果。
task-oriented dialogue systemsexternal unstructured knowledgetopical informationend-to-end response generation modelstate-of-the-art performance
发现论文，激发创造
  • 面向任务的对话中基于非结构化知识的高效检索增强生成

    本文总结了我们在第九届对话系统技术挑战赛（DSTC 9）第一轨中的工作，我们提出了一种基于层次分类和序列嵌入的检索和生成方法，以实现针对任务导向对话中利用非结构化文本信息的回答生成。

    Feb, 2021

  • 主题感知多轮对话建模

    本文提出了一种新颖的基于主题感知的无监督多轮对话建模方案，该方案通过无监督的主题感知分割算法和主题感知双交互匹配网络实现，在多个公共数据集上的实验结果表明 TADAM 可以胜过现有的最新方法，尤其是在出现明显主题转移的电子商务数据集上提高了 3.3％。

    Sep, 2020

  • DialoKG: 以知识结构为导向的任务型对话生成

    本论文提出一种新的面向任务的对话系统 DialoKG, 通过将关系型知识看作知识图，并引入结构感知知识嵌入技术和知识图加权注意力掩膜策略来有效地将知识嵌入语言模型，实现人类化和信息化的对话。通过在多个标准基准数据集上的实证评估，展示了 DialoKG 对最先进方法的有效性。

    Apr, 2022

  • 可以提供进一步帮助吗？使用非结构化知识访问来改善任务导向的对话建模

    本研究针对限定领域 API 的局限性，采用一种基于查询 - 选择 - 回应的方法，引入了外部非结构化知识资源，通过对话上下文信息的提取和增强实现了对超出 API 覆盖范围用户请求的响应，并在 DSTC9 Track 1 基准数据集上实现了全自动和人工评估的最优性能，验证了我们的贡献的有效性。

    Jun, 2021

  • 基于知识选择的主题到文章生成

    通过引入富语义知识的内容选择模块和改进的前缀调整方法，提出了一种新型的复制机制模型，用于改进语义相干性、生成多样性和主题一致性，并且在 TGE 任务上的实验结果表明，与现有方法相比，提出的模型可以提高生成文本的多样性 35％至 59％，同时保持高水平的主题一致性。

    Feb, 2024

  • 基于半监督学习的面向知识检索任务的对话系统

    提出一种基于检索的方法，以加强 TOD 系统中的知识选择，并结合半监督学习进行潜变量模型，该模型可以与知识检索器一起利用有标签和无标签的对话数据。实验证明，该方法在有标签和半监督设置下均优于传统的数据库查询方法。

    May, 2023

  • TIAGE: 面向话题漂移感知的对话建模基准

    本研究介绍了一种新的话题转换感知会话基准 TIAGE，其具有检测、触发和对话生成三个任务，实验结果表明，TIAGE 中的话题转移信号对话题转移响应生成有用，但仍需要在话题转换感知对话建模方面进行进一步研究。

    Sep, 2021

  • DSTC9 中基于任务的对话建模与非结构化知识访问跟踪的超越领域 API

    任务驱动的对话系统使用外部非结构化知识源来扩展任务领域 API 的覆盖范围，三个任务包括知识寻找、选择和响应生成，并用集成方法和大规模预训练语言模型取得了高性能。

    Jan, 2021

  • 基于混合知识源的任务导向对话联合推理

    该研究使用 MutliWOZ-based 数据集，演示了当前方法在去除信息源严格假设时表现显著下降，并且利用预先训练的语言模型 fine-tune 了一个基于 BART 的模型，可以融合结构化和非结构化知识生成响应。

    Oct, 2022

  • 多轮对话生成中的主题相关性建模

    本文提出了一种基于 Biterm Topic Model（BTM）的对话生成模型 STAR-BTM 来解决多轮对话中话题漂移的问题，并在中文客服数据和英文 Ubuntu 对话数据上进行了实验，结果表明 STAR-BTM 在度量和人工评估方面明显优于现有模型。

    Sep, 2020