EMNLPDec, 2023

图表与序列：基于知识对话的知识形式的实证研究

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TL;DR基于对话历史和外部知识源，知识驱动型对话是在生成富有信息的回复的任务。通过全面实验和研究，我们回答了三个关键问题，包括适当知识形式的选择、知识和模型选择之间的相互影响程度，以及知识的少样本表现。通过统计证据的支持，我们提出了确定性解决方案和明智建议，为未来研究的方向和标准提供了指导。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • $G^2$: 通过地面图增强基于知识的对话

    使用 Ground Graph 辅助 Transformer 模型提取语义结构以增强知识对话系统的回答生成效果，并在资源有限情况下展示出良好的推广能力。

    Apr, 2022

  • 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

  • 从数据到对话：利用知识图谱结构进行对话式探索搜索

    结合了知识图谱和对话界面的基于图的探索式搜索系统，通过自然语言提问和图结构导航相关主题，对新闻文章进行探索，并通过一项用户研究，评估了基于图的探索式搜索的有效性，并讨论了开发这样系统的设计影响。

    Oct, 2023

  • 基于知识的会话中的表达学习

    本研究提出一种基于变分方法的分段生成模型，使用两个序列潜状态变量分别表示响应的结构和内容风格，以探索响应中的隐含知识表达模式，并在两个基准测试中获得较好的评估结果。

    Apr, 2022

  • DyKgChat: 基于动态知识图谱的对话生成基准测试

    本文提出了一个新的任务，旨在研究如何在神经会话模型中应用动态知识图谱，并提供了 DyKgChat 话语语料库来帮助评估动态知识图谱对响应生成的影响。为了支持动态知识图谱，我们提出了一个选取两个网络的初步模型：序列到序列模型 (Seq2Seq) 和多跳推理模型。我们引入了几种评估指标进行评测，并实验证明我们的方法优于以往的知识驱动对话模型。该文所提出的语料库和模型可激发未来的研究方向。

    Oct, 2019

  • 人机交互中基于知识的响应生成的图文方法

    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。

    Nov, 2023

  • DialoKG: 以知识结构为导向的任务型对话生成

    本论文提出一种新的面向任务的对话系统 DialoKG, 通过将关系型知识看作知识图，并引入结构感知知识嵌入技术和知识图加权注意力掩膜策略来有效地将知识嵌入语言模型，实现人类化和信息化的对话。通过在多个标准基准数据集上的实证评估，展示了 DialoKG 对最先进方法的有效性。

    Apr, 2022

  • 通过文档语义图增强基于信息场景的对话知识选择

    本研究提出了一种将对话模型中的背景知识文档自动转换为文档语义图以对其进行知识选择，并联合应用多任务学习来改善句级和概念级知识选择的方法，并通过实验证明其在诸如 HollE 和 WoW 等领域的知识选择任务和端对端响应生成任务上均优于基于句子选择的基线模型，并且在看不见的话题上改进了泛化能力。

    Jun, 2022

  • 基于图的任务对话系统知识选择器

    本论文基于当代最先进的语言模型构建了 Graph-Knowledge Selector（GKS）来解决对话系统中知识选择的问题，并考虑了知识之间的联系，明显优于 Ninth Dialog System Technology Challenges（DSTC9）中提出的几种最新技术模型。

    Dec, 2021