Aug, 2023

系统主动发起从闲聊向任务导向型对话的转换：基于过渡信息提取器和过渡句生成器

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TL;DR我们研究了从闲聊到任务相关服务的对话场景，并探讨了一个统一的对话模型如何在对话模式从闲聊切换到任务导向时以一种连贯和合作的方式主动参与。我们首先构建了一个过渡信息提取器（TIE），用于跟踪先前的闲聊互动并检测用户转向任务导向服务的潜在意图。同时，在统一模型中，通过高效的适配器调优和过渡提示学习，扩展了一个过渡句子生成器（TSG）。当TIE成功从先前的闲聊中找到与任务相关的信息，例如过渡领域时，TSG会在统一模型中自动被激活，通过根据TIE提取的过渡信息生成一个过渡句子来启动这个转换。实验结果显示出有关主动转换的良好性能。我们通过使用条件随机场（CRF）在TIE模型上实现了额外的大幅改进。TSG能够灵活地生成过渡句子，同时保持常规闲聊和任务导向响应生成的统一能力。
发现论文，激发创造
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    Oct, 2020

  • 将面向任务和开放域对话融合于对话代理中

    本文介绍了把目标导向式对话任务（TOD）系统和非目标导向闲聊式对话系统（ODD）结合起来的难题，并基于流行的TOD数据集MultiWOZ构建一个包含两种对话模式交替的新数据集FusedChat，提供一种更具挑战性的基准测试，以测试对话模型在处理交叉模式上的表现。该数据集具有丰富的依赖模式，包括共示和省略，并提供了分类和融合等基线模型。

    Sep, 2021

  • 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

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    探索如何从社交对话到任务导向对话的平滑转换，为触发商业机会提供支持。提出了一个自动生成对话的框架，并在此基础上发布了一个大规模数据集，该数据集为未来的研究和商业活动提供了巨大的潜力。

    Apr, 2022

  • 面向电路故障排除对话系统的Chit-Chats增强任务型对话语料库

    该研究论文探讨了一种融合任务导向对话系统和闲聊对话系统的多动机对话数据集，并提出一系列评估指标，以更好地展示这种方法在实践中的效果。

    May, 2022

  • 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

  • 系统触发的闲聊和任务导向对话之间的统一对话模型

    本文研究了即使在一个对话中从聊天转向任务或从任务转向聊天，也会出现的潜在“主动”问题，并提出了两种有效的提示模型，以在统一的对话模型中主动生成过渡句子触发系统主导的转换。

    Jul, 2023

  • 在任务导向对话中加入闲聊的比较研究：基于词汇多样性和差异性

    本论文通过比较分析三种闲聊增强方法，旨在确定多样性方面最有效的方法。此外，我们量化了增加的闲聊、原始任务导向语言和闲聊数据集中典型闲聊之间的差异，突出每个比较中的前20个差异关键词。我们的研究结果为增强任务导向对话提供了未来改进的讨论，强调了超越任务的对话基础对实现更多样化和自然化的交流的重要性。

    Nov, 2023

  • OmniDialog: 用于任务导向对话系统的全能预训练模型

    探讨了将PCM预训练于对话管理、生成和理解任务中的OmniDialog模型在对话任务中的效能。

    Dec, 2023

  • 使用状态转换图和大型语言模型模拟任务导向型对话

    该研究探讨了SynTOD，一种用于开发端到端任务导向对话系统的新型合成数据生成方法，该方法能够处理意图分类、槽填充、对话问答和检索增益响应生成等复杂任务，而无需依赖众包或现实世界的数据。实验结果显示，使用受图引导的响应模拟能够显著提高意图分类、槽填充和响应相关性，相较于单一提示的模拟对话。该研究还调查了不同基础和指导调整的大型语言模型在端到端任务导向对话系统上的有效性，并探索了它们在评估回应和与人类判断之间的相关性。这些发现为领域特定的任务导向对话系统的快速开发和评估铺平了道路。研究团队还发布了用于研究目的的数据集、模型和代码。

    Apr, 2024