ACLJul, 2024

构建对话搜索系统：应用、架构和功能组件综述

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TL;DR通过对对话式搜索系统进行系统性文献回顾，我们识别出了真实世界的应用场景、系统架构和功能组件，给出了一个分层架构框架，并解释了对话式搜索系统的核心功能。此外，我们讨论了大型语言模型的能力、局限性和未来研究方向。
发现论文，激发创造
  • 生物医学领域的对话搜索及应用调查

    本文介绍了 Conversation Search (ConvSearch) 的方法，重点关注人机交互特征和操作模块，同时将其应用于医疗保健领域，帮助信息检索过程并探讨挑战和问题。

    Nov, 2022

  • 探究面向领域探索的对话式搜索行为

    本文研究了如何设计对话式搜索系统以协助用户在不熟悉的领域进行信息探索，并通过实验研究采用统计分析和过程挖掘技术发现了用户在不同领域中的一般信息需求类型和对话行为，从而得出了为对话式搜索系统提供设计建议的结论。

    Jan, 2023

  • 对话式搜索和推荐的概念框架：在对话式搜索过程中概念化代理人与人类的互动

    该研究论文提供了关于代理人和用户之间对话式搜索过程的概念化，为对话式搜索代理开展研究、开发和评估提供了框架和起点。

    Apr, 2024

  • 聊天机器人系统架构

    本文旨在讨论对话代理程序的系统架构及其各个组成部分，需要应用自然语言处理概念和一些人工智能技术，如深度学习方法，来做出响应决策。

    Jan, 2022

  • 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

  • 对话式信息检索

    本文概述了对话式信息检索（CIS）的定义、应用、交互、界面、设计、实现和评估，并介绍了 CIS 的现状，挑战和未来发展方向。

    Jan, 2022

  • 面向对话式搜索的统一隐式对话框架

    本文提出了一种使用统一的隐式对话框架来进行面向目标，信息搜寻任务的会话搜索应用的方法，该方法可以利用底层数据表示来构建对话交互所需的组件，该框架由一系列端到端可训练模块的管道组成，其中集中的知识表示被用于语义地连接多个对话模块，各种工具被集成到该框架中以获取最终用户的输入以持续改进该系统，该方法的目标是通过识别可以适应和重复使用于许多最终用户应用程序中的组件和数据来促进对话系统的开发，我们通过为几个独立领域创建对话代理来展示我们的方法。

    Feb, 2018

  • 对话式推荐系统调查

    本文详细调查了面向会话的推荐技术现有的方法，将这些方法按支持的用户意向或背景知识等维度分类，同时讨论了技术方法、CRS 的评估，以及未来需要更多研究的领域。

    Apr, 2020

  • 搜索引擎对话：基于 SERP 的对话回应生成

    本文讨论了 Conversational Agents（CAs）和 Conversational Search（CS）的研究，提出了一个使用自然语言与搜索引擎对话的系统，并使用 Crowdsourcing 平台的工作人员创建了 Search as a Conversation（SaaC）数据集以及基于该数据集开发的最新的 Conversations with Search Engines（CaSE）管道，该管道引入了一个支持标记识别模块和先验知识指针生成器以生成更准确的响应，并通过实验表明 CaSE 能够胜过强基线模型。

    Apr, 2020

  • 会话式问答：综述

    本文对 2016 至 2021 年所发表关于问答系统的各项研究进行了回顾与总结，发现多轮问答系统已取代了单轮问答系统的先前主导地位，这表明了其在提高人工智能对话系统方面的重要性，同时也描绘了开展更多进一步和有利的研究的未来研究方向。

    Jun, 2021