Dec, 2022

当前任务导向的对话模型能否自动化野外实际情境？

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TL;DR该论文讨论了针对任务的对话系统，提出了基于填槽的 TOD 系统（SF-TOD）框架的局限性，探讨了可扩展的 WebTOD 框架，后者是在 Web / 移动界面上构建对话系统的替代方向，由大规模语言模型驱动对网页 / 移动界面的理解。
task-oriented dialogueslot-filling-based todwebtod frameworkdialogue systemlanguage model
发现论文，激发创造
  • 具有主观知识的面向任务对话建模：他人是如何想的？

    本篇论文提出了主观知识为基础的任务导向对话系统（SK-TOD）的新任务，以及配套的数据集，该数据集包含了主观知识寻求对话上下文和手动注释的响应，并探究了多个知识片段的不同观点如何汇聚的问题，以期促进 TOD 和主观内容理解的进一步研究。

    May, 2023

  • TOD-Flow：任务导向对话结构建模

    我们提出了一种从对话数据中推断出 TOD-Flow 图的新方法，该图可以与对话模型集成，以改善其预测性能、透明度和可控性，并且在 MultiWOZ 和 SGD 基准测试中显著提高了对话行为分类和端到端响应生成性能。

    Dec, 2023

  • 基于描述的任务导向对话建模

    本文介绍了一种基于自然语言描述的任务导向对话系统，并提出了一种简单而有效的基于描述的对话状态跟踪模型（D3ST），证明其在多个基准测试中具有更高的性能和数据效率。

    Jan, 2022

  • 级联对话状态跟踪模型在口语对话中是否会不适当地发言？

    在复杂环境下，基于多轮对话语境的对话系统中，分析当前最先进系统的错误行为对于解决非分类槽值错误问题、改善语音到文本转录并帮助对话状态跟踪生成模型是至关重要的。

    Nov, 2023

  • AnyTOD: 一款可编程的任务导向对话系统

    我们提出了 AnyTOD，这是一种端到端的，零 - shot 的任务导向对话系统，能够处理未见过的任务，而不需要特定的培训。我们采用了一种神经符号方法，其中神经语言模型跟踪对话中发生的事件，并执行符号程序以推荐应该采取的下一个操作，从而显著降低了数据注释和模型训练的要求，并展示了在任务和领域上的强大的零 - shot 迁移能力。

    Dec, 2022

  • 针对任务导向对话的简单语言模型

    SimpleTOD 采用单个因果语言模型解决任务导向的对话，具有先进的性能，并且可以完全利用预训练、开放领域的因果语言模型进行转移学习。它提高了对话状态跟踪的联合目标准确性，改善了在端到端设置中评估行动决策和响应生成的主要指标。

    May, 2020

  • MultiWOZ 是一个已解决的任务吗？带有用户模拟器的交互式 TOD 评估框架

    本文提出了一种交互式评估框架用于任务指向对话（TOD）系统，通过构建用户目标的预训练模型和使用用户模拟器来交互评估，实验结果表明，我们的提议可以实现与多 WoZ 数据集中的 TOD 任务 98％的成功率和信息率，并引入了句子层和会话层得分来衡量响应质量。

    Oct, 2022

  • 利用合成的开放领域对话提高任务机器人的参与度

    提出了一种自动生成结合任务导向对话和开放领域对话的框架，同时介绍了一种适用于这一任务的统一模型 PivotBot，并通过评估结果证明，该模型能够在任务导向对话和开放领域对话之间无缝切换。

    Dec, 2022

  • TOD-DA: 从口语会话中提高任务导向对话建模的鲁棒性

    本文提出了一种新的任务定向对话数据增强方法 TOD-DA，它包括对话丰富和口语会话模拟器，可以增加大规模高质量带注释口语会话，以提高口语任务定向对话建模的鲁棒性。在 DSTC10 Track2 的两项任务中，我们的方法均排名第一，证明了 TOD-DA 的优越性和有效性。

    Dec, 2021

  • 面向任务的端到端对话系统的任务优化适配器

    该研究提出了一种基于 Task-Optimized Adapters 和强化学习的 End-to-end TOD 系统，能够独立学习每个任务，并在 MultiWOZ 基准测试上表现出优越的性能，特别是在 2.2 数据集上的 DST 任务达到了最先进的水平。

    May, 2023