Nov, 2023

人机交互中基于知识的响应生成的图文方法

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TL;DR本文提出了一种基于图形表示的对话状态的新型对话模型，该模型在人机交互中使用知识图来连续更新对话状态，并利用简单而有效的图形到文本机制将对话状态图转化为自然语言形式，经过用户研究得出，使用图形到文本方法的机器人响应在被认为是事实的程度上有统计学上的显著改进。
发现论文，激发创造
  • 扩展图上可解释推理的知识感知对话生成

    提出了一种基于知识图谱和语料库文本的对话机器人，结合了三个组件：增强的知识图谱、知识选择器和知识感知的响应生成器，并使用多跳图推理解决了知识选择问题，证明相比现有方法更易解释和灵活。

    Mar, 2019

  • GraphDialog: 将图表知识整合到端到端任务导向对话系统中

    本文提出一种适用于任务导向型对话系统的模型，利用知识库和对话的依存关系图结构信息解决了如何有效地将外部知识库整合到学习框架中以及如何准确捕捉对话历史语义的挑战。此外，该模型采用多跳推理能力以及循环单元架构进行表示学习。实验结果表明，该模型在两个不同的任务导向型对话数据集上均优于现有模型。

    Oct, 2020

  • 对话系统中基于知识图谱的自然语言生成

    使用知识图谱增强对话代理的准确性和全面性，但在对话时生成文本仍被认为是一项具有挑战性的任务，本文回顾了知识图谱文本生成的不同架构，包括图神经网络、图变换器和序列到序列模型，选择使用序列到序列变压器模型（PLMs）作为知识图谱到文本生成任务的模型，并探索未来多语言维度的研究方向。

    Jul, 2023

  • 使用图形 transformer 从知识图谱生成文本

    本文介绍了一种新型图形转换编码器，可处理知识图谱等非层次性图形的内容，应用于科学文本领域的图 - 文本生成，评价结果表明，该技术可以产生比竞争的编码解码方法更具信息量且结构更好的文本。

    Apr, 2019

  • 使用 KG-Copy 网络进行非目标导向型对话

    该论文探讨了将知识图谱集成到对话系统响应生成过程中的问题，提出了一种以足球为领域的非目标导向对话数据集和每个团队的知识图谱，并提出了一种新的神经网络架构作为基线，在数据集上集成知识图谱，产生知识化的响应，经实验证明，该模型的表现优于目前已有的知识图谱集成对话系统的最新模型。

    Oct, 2019

  • GraphWOZ: 基于对话知识图谱的对话管理

    我们提出了一种使用对话知识图谱作为对话状态核心表示的新方法，提出了一个新数据集 GraphWOZ，并基于此展示了会话实体链接和响应排名的实验结果。

    Nov, 2022

  • 利用逻辑推理和相关性评分进行检索增强型神经生成回应

    使用概率逻辑编程推演引入逻辑事实，结合基于检索的语言模型和逻辑推理的知识生成响应的新方法，在任务导向的对话系统中提高了回应的准确性和流畅性。

    Oct, 2023

  • 面向对话系统的大规模可解释知识图谱推理

    该研究提出了一种新的方法，将知识推理能力纳入对话系统的可扩展性和通用性中，以提高用户体验。该方法使得单一转换器模型能够直接在大规模知识图谱上进行推理，以生成响应，并通过任务导向和特定领域的对话交流进行了实证研究，证明了其有效性和高效性。

    Mar, 2022

  • 互动文本游戏的知识增强代理

    该文提出了一种通过注入领域知识的方式来改善基于文本游戏中的智能代理的实现过程，并考虑了多种不同的注入策略，包括知识图谱和输入编码策略的增强，实验结果在 ScienceWorld 文本游戏环境中得到证明。

    May, 2023

  • 通过动态图知识聚合增强对话生成

    本研究提出了一种基于知识图增强的对话生成框架，使用层级图注意力来聚合伪节点上的图特征，并填补文本和图知识之间的语义差距，并促使语言模型更好地选择知识三元组以获得更丰富的响应。

    Jun, 2023