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使用背景故事无监督地丰富以角色为基础的对话
本文探讨通过利用已有的故事数据集，将背景故事加入人物角色，通过基于梯度的重写技术，使生成的响应流畅、差异最小，并与原始人物角色保持一致，实现对话模型人性化和丰富性的提高。
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3 years ago
EMNLP
SMRT Chatbots：利用模拟多重参考训练改进非任务导向式对话
应用模拟多参考训练方法（SMRT），使用改写工具模拟多个响应以提高对话模型的质量和语言多样性。结果表明，SMRT 对人类和自动质量评分以及语言多样性均有所改善，相较于预训练，在人工评估质量方面相当，但在自动质量和语言多样性方面领先，并且无需
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4 years ago
通过 Alexa 奖项推动开放领域对话系统的技术发展
2018 年的 Alexa Prize 竞赛促进了会话人工智能的发展，多所大学加强了会话模型的上下文理解和对大量不同类型输入的处理，并借助知识图谱等工具提高了自然语言理解能力，使用统计和分层对话管理和模型驱动的用户响应机制，同时提供 CoB
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6 years ago
面向任务的神经对话模型的对抗学习
本文介绍了一种使用对抗性学习方法进行奖励估计的强化学习（RL）的任务导向型对话模型，该方法在一个餐厅搜索场景中实现了较高的对话成功率。
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6 years ago
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