ACLMay, 2023

面向任务的端到端对话系统的任务优化适配器

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TL;DR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。
tod systemsend-to-end dialogue modelstask-optimized adaptersreinforcement learningmultiwoz benchmark
发现论文，激发创造
  • 插拔式任务导向对话系统的多任务预训练

    该研究提出了通过 PPTOD 模型和新的对话多任务预训练策略来解决任务导向对话系统中存在的级联生成问题，取得了针对几个基准 TOD 任务的最新成果。

    Sep, 2021

  • 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

  • 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

  • 端到端任务导向对话：任务、方法和未来发展的综述

    通过对现有方法和最新趋势的综述，本文提供了一个全面的调查，为推进 EToD 研究的发展提供了统一的视角，并构建了丰富的资源库，希望成为 EToD 研究社区的全面参考。

    Nov, 2023

  • 增强检索辅助端到端面向任务系统在已见和未见对话场景中的性能

    通过使用简单的缓存，该研究为任务导向对话系统带来了更大的灵活性。实验表明，该框架具有卓越的性能，与强基线相比，非空联合目标准确率提高了 6.7%。

    Aug, 2023

  • 促进情境学习与指示在端到端任务导向型对话系统中的协同作用

    利用 SyncTOD 改进了与任务有关的对话系统，通过在有限的数据情况下训练具有辅助模型和启示的大型语言模型，实现了在低数据设置中与 LLM 基准模型和 SoTA 模型相比的卓越性能。

    May, 2024

  • 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

  • Q-TOD: 基于查询的任务导向对话系统

    本文介绍了一种新的基于查询驱动的任务对话系统，即 Q-TOD，该系统可将对话上下文的关键信息提取为查询，进而用于检索相关的知识记录以形成响应生成，它能够显著缓解领域适应性和知识库可扩展性的问题，实验结果表明，Q-TOD 优于现有系统并在公开数据集上取得了最新的最佳表现。

    Oct, 2022

  • InstructTODS: 大型语言模型用于端到端任务导向式对话系统

    通过利用大型语言模型，InstructTODS 提供了一种零训练样本的端到端任务导向式对话系统的框架，可以适应多样领域并有效地将用户意图转化为查询，而且在帮助性、信息性和人性化方面明显优于黄金标准回复及现有技术的 TODS。

    Oct, 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