Feb, 2023

利用搜索引擎增强的对话响应生成及廉价监督查询生产

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TL;DR通过使用查询产生器从动态信息检索引擎检索知识，为聊天机器人生成响应的对话模型中，基于廉价噪声监督的训练算法用于产生查询，调整查询生成器而无需人为标注黄金查询，取得了不错的检索效果，大大提高了聊天机器人响应的质量。
knowledge-aided dialoguechatbotssearch enginequery producertraining algorithm
发现论文，激发创造
  • 响应增强的半监督对话查询生成

    提出了一种半监督学习框架 SemiDQG，通过使用未标注的对话数据来改进模型性能，使用类似度选择策略选取高质量伪查询进一步训练模型，并采用 REINFORCE 算法作为精细化训练信号，实验结果表明该框架在跨领域和资源有限场景中具有显著优势。

    Dec, 2023

  • 通过查询生成实现信息对话生成中的动态知识检索

    为了实现对话系统的智能回答，文中设计了 DRKQG，该系统能够根据上下文信息，在没有提前准备知识库的情况下通过搜索引擎检索相关知识，并利用生成模块同时考虑上下文信息和检索知识生成回答，实验结果表明，该模块在自动评估和人工评估两方面取得了优异的成绩。

    Jul, 2022

  • 基于互联网的对话生成

    本研究探讨在对话过程中通过搜索引擎来提供最新的知识，在用于生成回复时综合搜索结果的效果优于其他方法，如无搜索或基于 FAISS 检索模型的方法。

    Jul, 2021

  • 基于预训练语言模型的知识驱动对话生成

    我们使用预训练的语言模型来研究基于知识的对话生成，通过知识选择模块和无监督方法来优化知识选择和响应生成，实验结果表明，我们的模型在自动评估和人类判断方面都显著优于现有方法。

    Oct, 2020

  • 先理性再回应：知识注入对话模块化生成

    本文提出了一个模块化的知识转换模型（K2R）来将知识纳入对话体系，通过将这一问题分解为两个简单的步骤来解决对该问题的挑战。在详细实验中，我们发现这种模型在与知识相关的对话任务中幻觉较少，并且具有解释性和模块化方面的优势。

    Nov, 2021

  • 面向开放领域知识驱动对话的社交常识引导搜索查询生成

    通过整合主题跟踪、常识回答生成和指令驱动的查询生成，我们的研究提出了一种新的方法来生成由社交常识引导的互联网搜索查询，在 passsive 用户交互中能够生成相关、具体和有吸引力的搜索查询，从而提供更加引人入胜的回应。

    Oct, 2023

  • q2d：从问题到对话，训练模型学习搜索

    该论文介绍了一种自动生成基于搜索查询的对话数据的机器学习方法，通过使用大型语言模型生成问题回答数据集，学习如何与外部搜索 API 通信，以生成具有上下文的搜索查询，从而改善对话系统的回答效果。

    Apr, 2023

  • 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

  • 通过无监督联合建模的查询增强知识密集型对话

    本文提出了一个名为 QKConv 的无监督查询改进方法，它在对话型问题回答，任务导向型对话和知识驱动型对话方面相对于无监督方法实现了最先进的性能，与监督方法相比具有竞争性的性能。

    Dec, 2022

  • 使用适配器的无检索知识驱动对话生成

    该论文介绍了一种名为 KnowExpert 的框架，将轻量级适配器注入预训练的语言模型中，在没有显式检索的情况下适应知识驱动的对话任务。实验结果表明，Knowexpert 的推理效率高，且在开放领域闲聊场景中的表现与一些基于检索的基线方法相当，证明了我们提出的方法的有效性。

    May, 2021