Dec, 2023

通过规范化的上下文潜在交互进行对话代理的上下文检索

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TL;DR通过学习上下文中不同因素之间的相关性，PK-NCLI 能够准确高效地识别相关的辅助信息，从而提升会话回应的质量，并在困惑度、知识详解和训练效率三个方面相对于现有方法 PK-FoCus 分别提升了 47.80%、30.61% 和 24.14%，且保持了相同水平的个性化依据表现。
conversational agentsaideep learningauxiliary informationpk-ncli
发现论文，激发创造
  • 对话生成的上下文知识学习

    本文提出了一种基于上下文和知识加权的对话生成模型训练方法，通过 Contextual Knowledge Learning (CKL) 过程，使用上下文和知识的潜在向量进行弱监督，从而实现对加权模型的训练，实验表明 CKL 方法可以有效提高模型性能并且在训练集较小的情况下能够保持稳健的性能。

    May, 2023

  • PK-ICR: 面向基于语境的对话的人物知识交互式检索

    本文提出使用 neural Q＆A 模型结合全文对话上下文一起识别人设和知识的任务来识别相关 Persona 或 Knowledge，以应对多重上下文的对话系统，通过建立新的 grounding retrieval 方法来实现。

    Feb, 2023

  • 利用潜在知识和对话上下文实现真实世界会话问答

    该论文提出了一种基于神经检索 - 阅读 (Retrieval-Reading) 系统和基于 TFIDF 的文本摘要技术来利用先前的谈话历史中的潜在知识的方法，以便更好地回答问题，并且实验证明该系统显著提高了回答质量。

    Dec, 2022

  • Persona-Knowledge 对话多上下文检索和增强解码方法

    本文通过设计一种数据增强策略，运用神经问答检索模型，探讨了 Persona-Knowledge 的识别和响应生成任务，采用不同的解码技术进行对话生成，最终取得了 93.99% 的平均重合度和 23.62 分的 SacreBLEU 分数，成为当前 SOTA 的最佳实践。

    Jul, 2022

  • 对话文档语境化的交互系统中的知识识别

    提出了基于文档结构的知识识别模型，以提供对话语境下的段落编码，更好地定位与对话相关的知识。辅助损失捕捉了对话 - 文档连接的历史。在两个文档为基础的对话数据集上展示了模型的有效性，并提供了分析结果，表明其可以泛化到未见过的文档和长对话上下文。

    Sep, 2021

  • 利用自然语言推断优化新领域内对话中的个人特征提取

    我们介绍了一种自然语言推理方法，用于事后将训练好的角色提取模型适应于新的场景，与现有的角色提取模型相比，我们的方法可以提供更高质量的角色提取结果，并需要较少的人工标注。

    Jan, 2024

  • 基于人设的对话型人工智能：现状与挑战

    研究旨在探索如何在会话系统中加入角色信息以提高响应生成的质量，并发现当前存在不足和挑战和未来的研究方向。

    Dec, 2022

  • 融合会话历史和候选来源进行上下文响应排序的对话系统中的 FCC

    本论文提出了一种灵活的神经网络框架，利用上下文信息从多个渠道进行整合来提高多轮对话响应排序的性能。在 MSDialog 数据集上的实验结果表明，我们的框架显著优于先前的最先进模型，提高 Recall@1 7％和 MAP 4％。

    Mar, 2023

  • 关键词引导的神经对话模型

    本文提出了一种基于常识的关键词导向神经对话模型，通过外部常识知识图谱实现关键词的转移和响应检索，实现对话更快地到达目标关键词，自我对话和人类评估表明我们的模型产生的响应关键词转移更平稳，比竞争基线更快地到达目标关键词。

    Dec, 2020

  • 利用自然语言推理生成人物一致的对话

    利用自然语言推断技术探讨生成持续一致人格的对话，提出基于强化学习框架使用从响应 - 人格对得到的自然语言推断信号作为奖励来生成至关一致的对话，并通过对话者的关注机制编码器 - 解码器来生成基于人格的响应，使用对抗训练的自然度模块和基于自然语言推断的一致性模块来评估生成的响应的一致性，实验表明该方法优于强大的生成基线，特别是在生成响应的人格一致性方面。

    Nov, 2019