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当前的任务导向对话系统是否能够满足粗鲁用户？
研究任务导向对话系统在应对不礼貌用户时的表现，作者构建了一个不礼貌的对话语料库，并进行了广泛的实验。结果表明，现有的 TOD 系统无法处理不礼貌的用户话语，但作者提出的数据增强方法改善了 TOD 在不礼貌对话中的表现，但仍然面临着很大的挑战
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2 years ago
为培养情感 - 情感开放领域聊天机器人而设计的积极情感对话语料库
该研究使用情感数据增强方法，基于明确建模多轮对话中积极转移的情绪数据构建了语料库，并通过微调预训练的对话模型，开发了一种情感 - 情感开放域聊天机器人。该方法被证明在各种情感 - 情感指标上接近于人类表现，并与一些最先进的开放域聊天机器人进
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2 years ago
社交媒体上的多模式聊天数据集
探索利用图片等多模态语境来改善对话系统，使用自然语言数据集 MMChat，通过人工筛选和过滤得到 MMChat-hf，利用注意力机制改善生成任务的稀疏性，结果表明引入图片特征的有效性和处理稀疏性的效力。
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3 years ago
坐标学习中，智能体该如何提问？：一份带注解的对话语料库
通过收集 Human-Robot Dialogue Learning (HuRDL) Corpus 数据集，提出利用人类角色扮演机器人在在线交互虚拟环境中进行协作任务，描述了对话数据和对应注释方案，为智能代理的提高提出了帮助学习的问题。
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3 years ago
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