COLINGMar, 2024

一个面向开放领域对话生成的知识即插即用测试平台

PDF
TL;DR构建基于知识的开放领域对话生成技术旨在利用挖掘的知识与人类进行闲聊。本文提出了一个高质量的多源对话知识选择和生成评估基准，名为 multi-source Wizard of Wikipedia（Ms.WoW），用于评估多源对话知识选择和生成。与现有数据集不同的是，它包含了清晰的支持知识，以话语为单位分成多个知识来源。我们进一步提出了一个新挑战，即对话知识即插即用，旨在以零 - shot 的方式测试已经训练好的对话模型在使用未见过的新知识来源时的能力。
knowledge-based dialogue generationsupport knowledge retrievalmulti-source datasetswizard of wikipediadialogue knowledge plug-and-play
发现论文，激发创造
  • 开放域对话中的多句知识选择

    提出对话知识选择的新框架和数据集，用于评估现有方法的不足之处，并通过神经重排序模型改进评估结果，出色地完成了对话回复

    Mar, 2022

  • 基于混合知识源的任务导向对话联合推理

    该研究使用 MutliWOZ-based 数据集，演示了当前方法在去除信息源严格假设时表现显著下降，并且利用预先训练的语言模型 fine-tune 了一个基于 BART 的模型，可以融合结构化和非结构化知识生成响应。

    Oct, 2022

  • 维基百科巫师：知识驱动的对话代理

    通过从 Wikipedia 中检索知识来生成自然回复，我们的最佳对话模型在 Open-Domain 话题上进行了知识交流，同时我们的新基准允许在这一重要研究方向上进行进一步的改进。

    Nov, 2018

  • 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

  • 基于动态多形式知识融合的开放域对话生成

    本文提出了一种基于动态多种知识融合的开放域聊天机器人模型，其中结构化的三元组来自知识图谱，非结构化的文本来自文档，并采用动态虚拟知识选择器和控制器以及新颖的动态知识内存模块来扩展知识空间，实验结果表明了方法的有效性。

    Apr, 2022

  • 使用适配器的无检索知识驱动对话生成

    该论文介绍了一种名为 KnowExpert 的框架，将轻量级适配器注入预训练的语言模型中，在没有显式检索的情况下适应知识驱动的对话任务。实验结果表明，Knowexpert 的推理效率高，且在开放领域闲聊场景中的表现与一些基于检索的基线方法相当，证明了我们提出的方法的有效性。

    May, 2021

  • 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

  • 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

  • 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

  • 面向源基数据生成的高效信息获取对话：以会议记录为案例

    结合大型语言模型与人类专业知识，通过将角色扮演代理和用户的对话模拟为大型语言模型生成，然后由人类专家验证并补充归属数据，以更高效可靠地生成数据，并构建了集中在会议记录的首个信息检索对话数据集 MISeD，其中模型在测试集、手动 WOZ 测试集和现有基于查询的摘要基准上的优越性能表明我们方法的效用。

    May, 2024