Jul, 2024

面向Talkamatic对话管理器的协商对话

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TL;DR该论文描述了与谈判型对话相关的多种对话现象，这些现象是在Talkamatic对话管理器（TDM）的开发版本中实现的，这一实现是向TDM中的谈判型对话的全面覆盖迈出的初步步骤。
发现论文，激发创造
  • 基于模式的对话状态追踪挑战赛的SPPD系统

    本文提出了一种基于BERT的零-shot自然语言理解模型，用于实现多领域会话状态跟踪，实验结果显示该模型较基线系统具有显著改进。

    Jun, 2020

  • 你跟得上我吗?”: 对话状态跟踪近期方法综述

    对话状态跟踪是对话系统中的重要环节，虽然神经方法实现了显著的进展，但对话系统的一些关键方面，如可拓展性等仍未得到充分探索，本文提出了未来研究的几个方向。

    Jul, 2022

  • 谈判对话系统综述

    综述谈判对话系统中的最新成果，分析其评估与方法学现状，并讨论多模态、多方和跨文化谈判场景等未来研究方向，以期为研究者提供系统性的概述和启发。

    Dec, 2022

  • 针对积极对话的大型语言模型的提示和评估：澄清、目标导向和非协作

    本篇论文中，我们提出了一种称之为Proactive Chain-of-Thought推导方案，它能够增强LLMs的目标规划能力，以解决其在主动对话方面的不足，具体涉及三个方面：澄清、目标引导和非协作对话。我们还探讨了相应的实证结果，以促进未来在基于LLM的主动对话系统方面的研究。

    May, 2023

  • 多议题谈判对话的协议追踪

    我们介绍了一种用于两方多议题谈判的协议跟踪任务，并使用GPT-3构建GPT-Negochat，为研究提供了一个合成数据集。通过使用MultiWOZ 2.4语料库训练T5-Small和T5-Base，提高了21％和9％的结果，我们通过发布GPT-Negochat和基准模型来鼓励进一步的研究。

    Jul, 2023

  • 利用对话方案的LLM增强多模式对话系统的一致性

    这篇论文描述了我们提交给2023年对话机器人竞赛的对话系统。该系统旨在帮助旅行社的用户决定参观京都市的两个观光景点的计划。通过根据对话场景控制对话流程，我们的对话系统具有灵活性和稳定性，并根据系统的话语和用户的情况引入动作和语音控制以提高用户满意度。在预赛中，我们的系统在印象评估中排名第五，在计划评估中排名第六，共有12支队伍。

    Dec, 2023

  • 谈判对话系统综述

    综述了最近关于谈判对话系统的研究，包括任务、评估和方法论，探讨了多模态、多方和跨文化谈判情景，并旨在为社区提供系统的谈判对话系统概述以及为未来研究提供启示。

    Feb, 2024

  • LLM在谈判对话中的多维能力的系统评估

    通过分析LLMs在各种对话场景中的多面能力，该研究旨在了解LLMs如何推进不同方面的谈判研究，包括设计对话系统、提供教学反馈和扩大数据收集实践。结果表明，虽然GPT-4在各种任务上表现出优越性，但在主观评估谈判对话和生成上下文恰当且战略优势的回复方面，模型与人类玩家的相关性较差、往往困难重重。

    Feb, 2024

  • 通过LLM支持的用户代理模拟增强对话状态跟踪模型

    利用GPT-4生成对话数据，通过在LLaMA 2上进行两阶段的微调，减少对话收集和注释成本，并表现出比仅使用真实数据训练的基准模型更好的性能，同时适应实际场景中的动态需求。

    May, 2024

  • 超越轮换式界面：同步大型语言模型作为全双工对话代理

    本研究解决了当前对话代理只能进行“半双工”互动的局限，提出了同步大型语言模型(Synchronous LLMs)，实现了全双工对话建模。通过将时间信息集成到Llama3-8b中，并使用合成和真实的对话数据训练，研究表明这一模型在对话意义和自然性上超越了现有技术。

    Sep, 2024