conversational context | BriefGPT

关键词conversational context

搜索结果 - 12

AAAI互操作社交网络的去中心化审查：基于对话的方法在 Pleroma 和 Fediverse 中的应用
基于去中心化社交网络的对话感知内容审核方法，通过图深度学习模型在每个服务器上进行本地训练，利用随机游走捕捉的帖子和对话信息识别有害内容。
PDF3 months ago
MotionChain: 通过多模态提示进行对话式动作控制
MotionChain 是一个用于生成连续和长期人体动作的对话人体动作控制器，通过多模式提示不断增进了对多回合对话的理解，并生成与之对应的人体动作。
PDF3 months ago
多方响应生成与关系解缠
该研究提出了一种通过对话上下文进行关系推理来指导神经响应生成的方法，并在多方对话中展示出优于基线模型的效果。
PDF4 months ago
会话级别的方面情感四元分析的动态多尺度上下文聚合
这篇论文提出了一种新颖的动态多尺度上下文聚合网络（DMCA）来解决对话中的目标 - 方面 - 意见 - 情感的提取过程中遇到的挑战。实验结果表明，DMCA 模型明显优于基线模型，达到了最先进的性能。
PDF9 months ago
ACL对话生成的上下文知识学习
本文提出了一种基于上下文和知识加权的对话生成模型训练方法，通过 Contextual Knowledge Learning (CKL) 过程，使用上下文和知识的潜在向量进行弱监督，从而实现对加权模型的训练，实验表明 CKL 方法可以有效提高
PDFa year ago
基于上下文的嵌入式话语表示在对话情感识别中的应用
基于 RoBERTa 编码器的上下文依赖嵌入话语表示法为核心的情感识别方法通过在分类模型中附加简单的分类模块来实现有效性，证明了这种方法在比复杂分类模块更有效的情境无关话语表示方法上表现更好。
PDFa year ago
在饮食信息领域比较自然语言生成聊天机器人与图形应用程序的信息性
本文研究了一种自然语言生成的聊天机器人结合图表和文本来提供洞察力，用户与其交互得出的营养数据更有助于人们深入理解和快速使用。通过与传统应用程序的比较，表明在不同的任务中，与用户交谈可以显著提高用户对营养数据的理解，并认为聊天机器人比传统应用
PDF2 years ago
ACLDialogueCRN: 上下文推理网络用于对话中情感识别
提出基于情绪认知理论的多轮递推式推理模块和上下文推理网络的设计，用于提取和整合情感线索以充分理解对话上下文，并在三个公共基准数据集上进行广泛实验，证明了模型的有效性和卓越性。
PDF3 years ago
ACL面向会话情感识别的有向无环图网络
介绍了一种基于有向无环图（DAG）进行对话建模的方法，通过设计一个有向无环神经网络（DAG-ERC）来实现，其提供了更直观的模型，能够更好地模拟长距离对话背景和近距离上下文之间的信息流，并以四个情感识别基准测试集为例，结果表明该模型的优越
PDF3 years ago
ACL通过问题重述使开放域问答变为对话
介绍一个新数据集，用于在对话上下文中重新提问问题，提供了对问题改写、网页检索和阅读理解的指标。通过组合先进的问题重写模型和开放域 QA 的竞争模型，该方法显示出了 QReCC 数据集的效力，并证明了该设置的困难性和大量改进的空间。
PDF4 years ago
IJCAI利用角色信息进行对话响应的多样化生成
本文提出了一种利用人格信息的记忆增强体系结构，将条件变分自动编码器模型与之结合，以生成多样化和可持续的聊天对话，并在基准 persona-chat 数据集上评估，结果表明，该模型可以提供比基线方法更多样化和更吸引人的基于人格的响应。
PDF5 years ago
ACL具有对话上下文信息的声学到词语模型
直接从声音到单词，利用交际上下文信息的端到端语音识别模型，在 Switchboard 语料库上验证表现优于现有模型。
PDF5 years ago