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CHARP: 基于知识驱动的对话系统的会话历史意识探测
在此研究中，我们深入研究了一个受关注的知识驱动对话基准基础上诚实性，FaithDial，我们发现 FaithDial 数据包含相当多的注释错误，可能导致模型完全忽略对话历史。因此，我们引入了 CHARP，一个用于改进对话模型中幻觉评估的诊断
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a month ago
多轮主题驱动对话中有效信息利用的探究
该研究通过 Fusion-in-Decoder 技术，采用多个通道对话历史和主题信息进行编码，实现了对长文本的多方面信息的利用，通过实验发现整篇文章通道加上历史通道的方法在 NaturalConv 数据集上的表现比较竞争性。
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2 years ago
面向会话问答的注意力历史选择
本研究提出一种新的解决方案，涉及三个方面（位置历史答案嵌入法、历史注意机制、多任务学习），用于通过卷积式问题应答来理解和回答当前问题，并通过多项实验评估证明该模型的有效性。
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5 years ago
SIGIR
使用历史回答嵌入的 BERT 模型进行对话式问答
提出了一种简单而高效的历史答案嵌入方法，能够无缝地将对话历史整合到基于 BERT 的对话问答 (ConvQA) 模型中，对不同设置下的不同历史轮次进行分析并在 ConvQA 中提供新的见解。
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5 years ago
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