ACLApr, 2023

基于知识的对话生成知识选择

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TL;DR本文提出了一种生成式方法，名为 GenKS，用于在基于对话历史的语境下选择适当的知识片段，该方法通过序列到序列模型生成标识符来选择片段，捕捉片段之间的内部知识交互，并通过超链接机制显式地建模对话 - 知识交互，同时在三个基准数据集上进行实验并证明 GenKS 在知识选择和响应生成方面取得了最佳结果。
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发现论文，激发创造
  • 面向知识驱动对话的顺序潜知识选择

    论文提出了一种名为 `SKT` 的序列潜变量模型，该模型可提高多轮对话的知识选择准确性，并相应地改进了话语生成的绩效；实验结果表明，该模型在大规模对话评估中取得了最先进的表现。

    Feb, 2020

  • 基于图的任务对话系统知识选择器

    本论文基于当代最先进的语言模型构建了 Graph-Knowledge Selector（GKS）来解决对话系统中知识选择的问题，并考虑了知识之间的联系，明显优于 Ninth Dialog System Technology Challenges（DSTC9）中提出的几种最新技术模型。

    Dec, 2021

  • 井井有条：面向知识驱动对话的生成器无关知识预选择

    GATE 是一种生成器无关的知识选择方法，它通过在不同的知识结构和可变的知识需求中选择与上下文相关的知识来为后续的响应生成模型准备知识，实验证明 GATE 的优越性，表明生成前的知识选择是一种轻量且有效的方式，可以促进 LLMs 生成更具信息量的响应。

    Oct, 2023

  • 对话系统中选择相应生成知识的学习

    该论文提出了一种采用先验和后验知识分布来实现知识选择的端到端神经模型，以更好地将适当的知识整合到响应生成中。

    Feb, 2019

  • PICK: 基于知识的对话系统中的优选和了解候选人评分

    提出了一种基于外部知识的对话生成方法，名为 Polished & Informed Candidate Scoring (PICK)，通过生成重新评分的机制，产生更忠实、相关性更高的对话回复。

    Sep, 2023

  • 通过文档语义图增强基于信息场景的对话知识选择

    本研究提出了一种将对话模型中的背景知识文档自动转换为文档语义图以对其进行知识选择，并联合应用多任务学习来改善句级和概念级知识选择的方法，并通过实验证明其在诸如 HollE 和 WoW 等领域的知识选择任务和端对端响应生成任务上均优于基于句子选择的基线模型，并且在看不见的话题上改进了泛化能力。

    Jun, 2022

  • 千人千村：个人记忆增强的基于知识的对话

    本文介绍了将个人记忆引入知识选择的方法，以解决个性化的问题，采用变分方法建模个人记忆与知识选择之间的关系，并设计了一种学习方式，其中包括了从个人记忆到知识的前向映射和其逆向映射。实验证明，我们的方法在自动评估和人类评估方面都显著优于现有的知识驱动对话方法。

    Apr, 2022

  • 基于差异性的知识选择在知识驱动对话生成中的应用

    该论文提出了一种差异感知的知识选择方法，通过将候选知识句子与前几轮选择的知识句子之间的差异信息与上下文信息相融合或分离，从而实现更加准确的知识选择，大幅度优于现有技术基线。

    Sep, 2020

  • 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

  • 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