ACLJun, 2024

面向话题引导对话的个性化话题选择模型

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TL;DR提出了一种个性化话题选择模型 PETD，通过考虑边缘信息的相互作用，选择性地聚合这些信息以更准确地预测后续的话题，从而构建了一个富有吸引力和连贯性的对话系统。实验证明了该方法在各种评价指标上优于现有基线模型。
topic-grounded dialogue systempersonalized topic selection modelpetdside informationengaging and coherent dialogue agent
发现论文，激发创造
  • PICK: 基于知识的对话系统中的优选和了解候选人评分

    提出了一种基于外部知识的对话生成方法，名为 Polished & Informed Candidate Scoring (PICK)，通过生成重新评分的机制，产生更忠实、相关性更高的对话回复。

    Sep, 2023

  • 呼唤个性化对话：个性化对话基于人设和知识的支撑

    通过使用用户角色和维基百科知识，针对庞大的谈话代理和数据集存在的不足，引入了一个 Call For Customized conversation (FoCus) 数据集，以在预训练的语言模型中评估信息和定制发言的生成能力，并通过自动分数进行评估，得出通过角色和知识反映模型的适当发言的结论。

    Dec, 2021

  • 智能友好的对话代理：基于知识和角色认知的应用

    本论文提出了一种有效的对话代理，同时考虑外部知识和个性，通过检索增强生成和知识个性增强查询来生成话语，实现了更少幻觉和更有吸引力的对话，在自动指标上的基于个性和知识的对话任务达到了最先进的性能，同时，通过人类评估和定性结果证明了模型对话的幻觉和吸引力，验证了检索的有效性。

    Jan, 2023

  • 面向任务导向对话系统的半监督知识驱动预训练

    本文介绍了我们的 Track 2 模型，利用大规模真实世界的 MobileCS 中国 TOD 数据集，使用半监督学习和强化学习构建知识引导的对话模型，实现了任务导向对话系统的高效预测和人机交互。我们的系统在自动评估和人工交互中表现都极佳，尤其是 BLEU (+7.64) 和 Success (+13.6%) 方面比第二名更优秀。

    Oct, 2022

  • 具有潜在变量的顺序主题选择模型用于主题导向对话

    本文提出一种名为 Sequential Global Topic Attention（SGTA）的新方法，将所有对话中主题转换的全局信息柔和地利用起来，以更好地建模以及引导当前对话的回复生成，采用与混合内核函数建模的多变量偏态正态分布的潜在空间预测主题，并利用主题感知的先验 - 后验方法进行次要预测主题的选择，实验证明 SGTA 方法在预测和生成任务上优于竞争基准。

    Oct, 2022

  • 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

  • 面向口语对话的任务导向对话建模的通用模型

    本文介绍了我们在 DSTC-10 上构建对话模型的方法。为缩小口头和书面数据之间的差距，我们采用了大量数据扩增策略，包括人工误差注入和文本转语音转换。我们改良了预训练语言模型，并对每个子任务应用了集成算法，以训练稳健的口头对话模型。我们的方法在官方评估中排名第三，在最终的正式人类评估中排名第二。

    Mar, 2022

  • 对话系统的上下文主题建模

    本文提出了一种上下文感知的谈话主题分类方法，通过引入对话上下文和对话行为特征，扩展了神经主题分类和无监督主题关键词检测的先前研究，以提高谈话中的主题识别准确性和预测用户评价指标。

    Oct, 2018

  • 千人千村：个人记忆增强的基于知识的对话

    本文介绍了将个人记忆引入知识选择的方法，以解决个性化的问题，采用变分方法建模个人记忆与知识选择之间的关系，并设计了一种学习方式，其中包括了从个人记忆到知识的前向映射和其逆向映射。实验证明，我们的方法在自动评估和人类评估方面都显著优于现有的知识驱动对话方法。

    Apr, 2022

  • 个性化端到端目标导向对话学习

    本文提出一种个性化的端到端模型，以应用个性化技术来解决对话系统中的一些悬而未决的问题。该模型结合了 “个人资料模型” 和 “偏好模型” 两个子模型，并实践证明其在对话系统任务完成率和用户满意度等方面取得了良好表现。

    Nov, 2018