Jan, 2024

利用自然语言推断优化新领域内对话中的个人特征提取

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TL;DR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。
personachatdiversitypersona-grounded dialogue agentspersona extraction modelsnatural language inference
发现论文，激发创造
  • 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

  • 通过角色扩展来提高对话中的人格一致性

    该论文提出了一种新的检索到预测范例来解决个性化聊天机器人中 OOP 问题，并通过采用实际人物进行后验转换来进一步缓解训练和推理之间的差距。并通过 IT-ConvAI2 和 ConvAI2 的广泛实验表明，我们提出的模型在自动指标和人类评估方面都取得了可观的改进。

    Aug, 2022

  • 对话自然语言推理

    这篇论文将对话代理的一致性作为自然语言推理 (NLI) 的任务，并创建了一个名为 Dialogue NLI 的自然语言推理数据集。通过在该数据集上训练模型，提出了一种方法来改善对话模型的一致性，用人类评估和自动指标在一套设计用来衡量对话模型一致性的评估集上进行了评估。

    Nov, 2018

  • 借助大语言模型生成忠实的以人为基础的对话数据集

    通过建立 Generator-Critic 架构，使用 LLM 生成会话，借助 Synthetic-Persona-Chat 评估了高质量对话数据集对 NLP 模型的影响。

    Dec, 2023

  • 使用注意力记忆网络从对话中学习人物角色

    本研究报道了一种基于神经网络模型的人设推理方法，通过对 IMDB 电影台词的编码和特征表示学习，模型能够有效地根据角色类型实现人设嵌入，并应用于电影角色相似性度量和电影聚类。

    Oct, 2018

  • 具有隐式用户人设检测的个性化对话生成器

    提出了一种基于用户人格检测的个性化对话生成器，该方法使用条件变分推理建立用户潜在人格模型并利用后验鉴别正则化提高训练效果，在实证研究中实现比现有技术更高的对用户人格关注和提升了对话品质的效果。

    Apr, 2022

  • 训练数百万个个性化对话代理

    本文介绍了一个包含 500 万个人物角色和 7 亿个依据人物角色的对话的新数据集，研究表明，使用此数据集训练对话系统，尤其是当基于文本人物角色时，可以提高其表现，并且在 Zhang 等人（2018）的数据上进行微调可以实现最新的成果。

    Sep, 2018

  • 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

  • 基于预训练的个性化对话生成模型及面向稀疏信息处理

    本文提出了一种基于预训练的个性化对话模型，利用个人属性嵌入来丰富对话语境，结合注意力路由结构进行解码，从而生成更为连贯且人物一致的回答。

    Nov, 2019

  • 利用领域外知识提升科学问题领域自然语言推断

    本文提出了一种运用知识图谱的结合方法来提高自然语言推理问题（NLI）领域中性能的技术，该技术在文本、图形和文本到图形的模型上均取得了最新的最优表现，并讨论了外部知识在解决 NLI 问题中的实际意义。

    Sep, 2018