本文研究了将常识知识有效地集成到对话模型中的影响，并在基于检索的情境下提出了 Tri-LSTM 模型，将消息和常识联合起来选择适当的响应，实验证明知识增强模型比无知识模型在自动评估中表现更好。

Sep, 2017

研究探讨了一种新的常识推断任务，通过构建新的众包语料库并使用神经编码器 - 解码器模型，成功地分析先前未见过的事件并推断参与者的意图和反应，揭示了现代电影剧本中普遍存在的隐性性别不平等问题。

May, 2018

本研究针对 commonsense 在对话回应生成中的作用进行了实证研究，提出了一种新的对话数据集，并利用 ConceptNet 这个 commonsense 知识库，找到并整合了现有的真实对话数据集。通过使用这些数据集训练响应生成模型，该研究提出的自动评估方法显示出一定合理的评价效果。

Sep, 2021

本文提出了基于分布式句子表示的可解释计算指标，用于评估开放领域对话系统的主题、话题的连贯性，减少了人工判断实验的时间成本和不可伸缩性，并结合先进的蕴含技术，介绍了可计算的人工判断形式，实现了对大规模数据集上对话质量的无偏估计。

Apr, 2019

CORECODE 是一个包含丰富常识知识的中文大型语言模型的数据集，用于评估中文大型语言模型的常识推理和冲突检测能力。研究使用众包方式收集了 76,787 个常识知识注释，并通过对话级推理和检测任务验证模型在该数据集上的能力，结果表明现有的开源中文大型语言模型在预测丰富的推理内容方面表现不佳。

Dec, 2023

本文提出神经网络和自动评估方法在对话系统中的应用，特别关注 DSTC11 的自动评估度量标准和结果。

Jun, 2023

本文介绍了 CIDER，一种人工筛选的数据集，旨在通过上下文常识推理提取对话中的富含隐含和显式知识三元组的解释，且通过多项基准测试表明此任务的困难性和它为未来有前途的研究提供了重要的基础。

Jun, 2021

本文提出了一种通过利用大规模常识和基于命名实体的知识实现的新型开放域对话生成模型，该模型还利用了与每个话语相关的非结构化主题特定知识，并通过使用共指提高了常识知识。提出的模型利用多跳注意力层保留对话历史和相关知识的最准确和最关键的组成部分，还用到 Commonsense and Named Entity Enhanced Attention Module。实验结果表明我们的模型在两个基准数据集上均显著优于最先进的方法。

May, 2022

本论文提出一种利用外部常识知识的方法，增强文本中提取的事件表示的有效性，实验结果表明该方法在事件相关任务中表现良好，如事件相似度计算、脚本事件预测和股票市场预测等方面得到了显著优化。

Sep, 2019

应用 s (CASP) 模型，演绎与缺省推理，对包括时间与数量等约束条件在内的领域进行事件演算。

Jun, 2021