Sep, 2023

PICK: 基于知识的对话系统中的优选和了解候选人评分

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TL;DR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。
knowledge-grounded dialogue systemsdialogue response generationalternative responsesgeneration re-scoring frameworkpolished & informed candidate scoring (pick)
发现论文，激发创造
  • 基于知识的对话生成知识选择

    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。

    Apr, 2023

  • 低资源知识驱动对话生成

    在低资源环境下，通过设计一种解耦响应解码器使模型可以仅从大量未接地对话和非结构化文档中学习，而只使用有限的训练示例就能很好地拟合剩余的小参数。在两个基准测试上的评估结果表明，我们的模型仅使用 1/8 的训练数据就可以实现最先进的性能，而且对领域外知识有很好的概括能力。

    Feb, 2020

  • 通过对比学习提高知识驱动对话的稳健性

    基于对话文本和外部知识的知识驱动对话系统面临实际应用中各种噪声干扰，为提高系统鲁棒性，我们提出了一种基于实体对比学习的框架，通过引入两种类型的干扰样本，使得模型在真实应用中能够生成具有信息性的回应，实验证明该方法在三个基准数据集上实现了最新的性能提升，并在噪声和少样本场景下胜过其他模型。

    Jan, 2024

  • 智能友好的对话代理：基于知识和角色认知的应用

    本论文提出了一种有效的对话代理，同时考虑外部知识和个性，通过检索增强生成和知识个性增强查询来生成话语，实现了更少幻觉和更有吸引力的对话，在自动指标上的基于个性和知识的对话任务达到了最先进的性能，同时，通过人类评估和定性结果证明了模型对话的幻觉和吸引力，验证了检索的有效性。

    Jan, 2023

  • 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

  • 通过可控特征提高基于知识的对话的准确性

    研究知识基础对话系统，控制生成神经对话模型，加入不同的评估措施作为样式控制以鼓励模型生成有据可依的响应，并通过人类评估研究判断控制生成模型的产出通常更加客观和有据可依。

    Jul, 2021

  • 面向话题引导对话的个性化话题选择模型

    提出了一种个性化话题选择模型 PETD，通过考虑边缘信息的相互作用，选择性地聚合这些信息以更准确地预测后续的话题，从而构建了一个富有吸引力和连贯性的对话系统。实验证明了该方法在各种评价指标上优于现有基线模型。

    Jun, 2024

  • 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

  • 基于知识的对话生成：对抗性多参照学习中不存在标准答案

    提出一种多参考知识对话模型 (KGC)，为了提高知识选择与生成的多样性，建立了一个多重参考的 KGC 数据集，并提出了一系列测量现有 KGC 模型效力的指标，使用基于跨度的变分模型并以改进的证据下界目标进行优化，以学习一对多泛化关系，该方法在机器和人工评估中均表现出良好的效力。

    Oct, 2022

  • 基于统一知识表示的知识驱动对话生成

    PLUG 是一个预训练的语言模型，可以将异构知识源同化为一个统一的知识表示，从而提高知识引导型对话生成任务的泛化能力。该模型可以通过少量的训练样本实现不同下游知识引导型对话生成任务的泛化，且在零样本和少样本场景中表现显著优异。

    Dec, 2021