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IJCAI面向会话情感识别的说话者引导编码器 - 解码器框架
本文提出了一种探索语音信息中内部和外部说话者依赖关系的新型说话者建模方案，并使用 Speaker-Guided 编码器 - 解码器框架来预测情感标签，证明了其在情感识别中的优越性和有效性。
PDF2 years ago
ACL对话式学习：以信息获取为强化目标的对话系统
我们提出了一种新颖的基于 AI 的聊天机器人学习模式，用户通过与教师机器人的对话获取信息和知识。我们的系统使用了一种新型加强自我对话模式，在不同领域之间实现知识传递和关注用户的对话。我们在三个大型公共数据语料库上进行了广泛的主客观评估，证明
PDF2 years ago
为促进语言科技的多样性，构建和维护对话语料库
提供了分析流程和最佳实践准则来构建和策划日常会话语料库，并开发了质量控制方法。通过两个案例研究展示了会话数据的广泛实用性，并讨论了语言多样性会话语料库对语言科学和语言技术的强有力的经验基础。
PDF2 years ago
推进跨学科的对话科学：从大型多模态人类语音语料库中获得的洞见
本文介绍了一种跨学科的对话科学，基于一个大型的多模式语料库，通过语音，视频和转录记录了 1656 次对话，利用此实验数据，研究人员提出了新的算法并应用机器学习技术，以分析对话成功或失败的因素，并探讨对话与幸福感之间的关系。
PDF2 years ago
AAAI对话情感识别的混合式课程学习
本研究提出了一种以情绪识别为中心的混合课程学习框架，其中包括对话级别和话语级别课程。使用情感转移频率对对话进行排序并逐步强化模型对混淆情感的识别能力，我们观察到该模型跨多个 ERC 数据集显著提高了性能，达到了新的最先进水平。
PDF3 years ago
EmoBERTa: 基于 RoBERTa 的说话者感知对话情感识别
本篇论文介绍了一个简单而精准的方法 EmoBERTa，它可以通过将说话者的名字置于话语前，并在对话中插入分隔符，以学习预测当前说话者的情感状态。实验结果表明，EmoBERTa 可以在两个流行的情感识别数据集上达到新的最佳表现。
PDF3 years ago
ECCV社交过程：面向预测非语言社交信号的自监督元学习
提出一种称为 Social Process models 的模型来预测对面谈话伙伴未来的行为，这种模型可以建模不同分组之间独特的动态，对于数据的利用率更高
PDF3 years ago
MMGCN：使用深度图卷积神经网络进行多模态融合的对话情绪识别
研究提出了一种基于多模态融合图卷积网络的情感识别模型，该模型能够更有效地利用多模态和长距离语境信息，并利用说话人信息对说话人之间和说话人内部依存关系进行建模，实验结果表明该模型在多模态交互下表现优异。
PDF3 years ago
预测对话状态和对话内容的多级融合对话状态跟踪
本论文提出了一种多层次融合对话状态跟踪（DST）网络，通过建模每个对话轮次的交互，实现从以往对话历史和当前对话上下文中抽取对话状态信息，进行预测和融合，加强对当前对话状态的跟踪和理解，实验结果表明该模型在 MultiWOZ 2.0 和 Mu
PDF3 years ago
AAAINaturalConv：一个面向多轮主题驱动会话的中文对话数据集
本文介绍一个主题驱动的多轮中文对话数据集 ——NaturalConv，提供了包含六个领域的 19,900 个对话和 400,000 个发言，可用于多轮对话系统研究的基准测试，同时为该数据集提供了一些基准模型的结果，并表明引入背景知识 / 主
PDF3 years ago
一种基于说话者建模的分层 Transformer 用于对话情感识别
本文提出一种在语音对话中进行情绪识别的方法，利用 Transformer 和注意力机制设计三个不同的蒙版模拟传统上下文建模、扩展内部说话人和跨说话人的交互作用，以达到更好的预测效果。实验证明我们的方法可以有效提高情绪识别的性能。
PDF4 years ago
识别对话中的情感原因
该研究探讨了情感原因在对话中的识别问题，定义了这个问题的两个子任务并提供了相应的基于 Transformer 的数据集和基线技术。
PDF4 years ago
AAAIDialogXL: 一体化的 XLNet 多方会话情感识别
本文介绍了我们使用预训练语言模型进行情感识别的研究，提出了使用增强记忆和对话感知自注意力的全能型 XLNet 模型 DialogXL, 通过对四个 ERC 基准测试的实验表明，该模型在所有数据集上都优于基线模型。
PDF4 years ago
EMNLP使用动态主题跟踪的多方对话响应选择
这项研究通过动态主题跟踪任务将回复选择作为一种新的表述方法，并提出了一种支持高效编码的新型多任务学习框架，并且通过预训练模型，仅使用两次讲话来进行动态主题分离和回复选择。同时，还提出了 Topic-BERT 的关键预训练步骤来嵌入主题信息，
PDF4 years ago
EMNLP从对自然语言反馈的对抗修改中学习即兴聊天机器人
该研究通过引入生成对抗模型，将含杂谈反馈转换成具有自然样式的回复，可用于训练聊天机器人模型，提高正确回复的准确率。
PDF4 years ago
EMNLP基于结构化元学习的少见句子功能对话生成
本文介绍了一种使用结构化元学习方法，提高对不常见句子功能的对话生成的表现，结果显示，使用 SML 可以提高生成的回复的信息量和相关性，并且可以生成符合目标句子功能的回复。
PDF4 years ago
EMNLP保持形象：面向说服讨论的面部行为的计算建模
本文提出了一个基于礼貌理论的广义面孔行为建模框架，通过计算模型对面孔行为进行识别和预测，在许多前人研究中得到印证。
PDF4 years ago
EMNLP复杂且引人入胜的长对话的社交机器人 - Gunrock
研究介绍了 Gunrock 对复杂句子的理解和开放域深度交流的系统设计，通过评估用户产生更长的句子与对话流程相结合并回答相关问题，营造更好的用户满意度。
PDF5 years ago
EMNLPDialogueGCN: 基于图卷积神经网络的对话情感识别
本研究介绍了 Dialogue Graph Convolutional Network (DialogueGCN) 的方法，使用图神经网络来进行 Emotion recognition in conversation (ERC)，并通过解决
PDF5 years ago
交叉注意力端到端语音识别技术在双方对话中的应用
本文提出一种利用端到端方法，基于对话流转信息学习两个不同说话者交互的语音识别模型。该模型采用讲话人特定的交叉注意机制来帮助识别长时间的对话，并在 Switchboard 对话语音库上进行了评估，表现出优异的性能。
PDF5 years ago