Aug, 2023

销售机器人 2.0：一个人类化意图导向的闲聊数据集

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TL;DR本文介绍了 SalesBot 2.0，通过使用大型语言模型的常识知识逐渐缩小闲聊和面向任务的对话之间的差距，构建了一个新的大规模数据集，提供了更加平滑的话题转换和更加接近人类自然性和一致性的对话，对学术研究和商业应用都具有重要价值，并提出了一种框架可以用于生成具有各种目标意图的对话。
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发现论文，激发创造
  • 通过思维链推理在大型语言模型中注入销售人员的对话策略

    SalesBot 2.0 通过使用大型语言模型（LLMs）的常识知识和链式推理（CoT reasoning）训练销售代理人，并结合改进后的数据集，实现了对话策略的控制、提高了连贯性和减少了攻击性，从而促进销售 - 顾客互动过程的更好模型学习。

    Apr, 2024

  • SalesBot：从闲聊转向面向任务的对话

    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

  • 增加闲聊功能以增强任务导向对话

    提出了一种人工智能虚拟助手对话系统，名为 ACCENTOR，目的是将聊天型机器人和任务导向型系统相结合以实现更加 engaging 和 interative 的交谈体验，通过添加 chit-chat 的方式，将人机交互设计更为实用和有趣。研究采用全新的数据收集和生成方法来提高系统的性能，并设计了三种不同的模型进行实验，与现有任务导向型四种方法相比，实现了更具情境感和人性化的 chit-chat 响应。

    Oct, 2020

  • 知识丰富的面向任务的对话系统 (KETOD)

    在这项工作中，我们研究了如何将任务定向对话和有知识的聊天有机地整合到单个模型中，通过创建一个新的数据集 KETOD 来自然地丰富基于相关实体知识的任务定向对话。我们还提出了两个新模型，SimpleToDPlus 和 Combiner，在自动和人工评估的实验结果中表现出显著的优越性能。

    May, 2022

  • 在任务导向对话数据集中寻找开放领域对话片段

    结合话题建模，研究 Schema-Guided Dialogues 和 MultiWOZ 的训练集，发现社交对话序列的存在，进一步推动了如何将闲聊融入任务导向对话的研究。

    Nov, 2023

  • 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

  • 通过会话机器人访问异构文档

    本文介绍了 Doc2Bot，这是一种新型数据集，可用于构建通过会话帮助用户寻找信息的机器。我们提出了三个任务，包括对话状态跟踪，对话策略学习和响应生成，这些任务是具有挑战性且值得进一步研究的。

    Oct, 2022

  • 一种低成本、可控且具可解释性的面向任务的聊天机器人：以实际售后服务为例

    本文介绍了一个新的基于 Dialogue Action 的 Tree-structured TaskFlow 架构来构建基于任务的聊天机器人，能够自动构建任务流并有效减轻开发人员负担，实验结果证明其能够解决先前任务导向式对话系统所面临的难以建立本体、可控性和可解释性不足以及大量数据标注需求等问题。

    May, 2022

  • LiveChat: 从直播流自动构建的大规模个性化对话数据集

    通过引入 1.33 亿真实的中文对话数据集 LiveChat，并提出基于先进技术的检索式基线方法，本研究在多方对话范围内针对回应建模和宾语识别等两个关键任务进行研究，并验证了利用人物特征和更大的平均会话数对任务的积极影响，同时还提出了当前挑战的未来方向。

    Jun, 2023

  • 基于任务导向和非任务导向的口语对话系统结合的智能助理对话检测

    研究智能助手是否可以匹配用户的聊天意图，构建了新的数据集以及使用推特和 Web 搜索查询来处理无特定领域的用户发言，实验结果表明，使用 tweets 和 Web 搜索查询可以进一步提高智能助手的 F1 分数。

    May, 2017