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dialogue coherence
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Sparkles: 跨多图解锁聊天功能的多模 口实行模型
SparklesChat 是一个多模态指令追随模型，通过整合文本和图像的方式，有效地进行多图像的开放式对话。实验证实了 SparklesChat 在跨多个图像和对话转换中理解和推理的有效性，并在视觉与语言基准测试中优于 MiniGPT-4，
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10 months ago
面向稳健的在线对话响应生成
通过采用分层抽样的方法，引入了强化学习和重新排序机制，以提高聊天机器人在实际应用场景中的鲁棒性，并缓解聊天机器人在多轮对话中生成不一致响应的问题。
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2 years ago
口语问答自学习的自监督对话学习
本研究通过自监督学习方式，包括不连贯性识别，插入检测以及问题预测，明确捕捉口语对话文档之间的指代消解和对话连贯性，提高了口语对话的意义和连贯性。在 Spoken-CoQA 数据集上取得了最先进的结果。
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3 years ago
ACL
量化对话连贯性评价
提出了一种新方法 QuantiDCE 来训练可量化的对话连贯性评估度量，该方法通过多级排名（MLR）预训练和知识蒸馏（KD）微调两个阶段训练模型并使用少量人工注释数据来进一步微调模型，实验结果表明，该模型与人类判断之间的相关性比其他最先进的
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3 years ago
EMNLP
GRADE：用于评估开放域对话系统的自动图形增强相关性度量
本论文提出了一种新的评估指标 GRADE，通过考虑话题转移的动态和话题层面的图形表示，结合粗粒度的话语层面的上下文表示来评估对话的连贯性，从而较好地衡量了各种对话模型的性能并提高了人机相关度。
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4 years ago
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