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角色扮演的模版框架：生成与评估
使用大型语言模型（LLM）构建角色扮演对话数据集并评估性能的框架，并使用召回导向的 Rouge-L 指标支持 LLM 评估器的结果。
PDFa month ago
COLINGJMultiWOZ：一个大规模的多领域任务导向对话日语数据集
为了推动日语任务导向对话系统的研究和发展，本研究构建了 JMultiWOZ，这是第一个规模较大的多领域任务导向对话数据集。通过使用 JMultiWOZ 评估英语基准数据集 MultiWOZ2.2 和最新的大型语言模型 (LLM) 方法的对话
PDF3 months ago
MAGID: 生成合成多模态数据集的自动化流程
我们引入了 MAGID，一个以多模式互动系统为基础的创新框架，通过高质量且多样化的图像增强了仅有文本的对话，通过扩充图像数据库取得显著的人类评估改进。
PDF4 months ago
DialogStudio: 朝着最丰富和最多样化的对话人工智能统一数据集收集
DialogStudio 是最大最多样化的对话数据集合，它包含了开放域对话、任务导向对话、自然语言理解、对话推荐、对话总结和知识为基础的对话。该数据集合不仅为对话研究和模型训练提供了丰富多样的资源，还提供了每个数据集的许可证并为选定的对话设
PDFa year ago
ACL使用自然对话引导技术的客户支持对话
介绍了一种多领域语音客户服务对话的数据集，名为 NatCS，用于研究自然语言对话系统，相对于现有的合成对话数据集，在多个指标上更加真实，其中对话行为的注释提供了更有效的训练数据。
PDFa year ago
EMNLP基于视角转换的反事实数据增强方法在开放域对话中的应用
本文提出了一种数据增强方法以及筛选技术来增加开放域对话系统数据集中不同语义的高质量回复，通过对事实的推理来推断出具有不同语义的回复，并过滤掉有害的增强回复，实验结果表明，该方法可以在多个下游任务中胜过竞争基线。
PDF2 years ago
AfriWOZ: 利用跨语言可传递性生成低资源非洲语言对话的语料库
本文介绍了针对非洲语言首次提供的高质量对话数据集，并通过深度单语模型 DialoGPT 和 BlenderBot 以及基准模型 seq2seq 对其进行建模，利用重叠度进行效果分析，同时通过人类评估方法验证其有效性，发现深度单语模型可以学习
PDF2 years ago
EMNLP对话回复生成中的常识解释探究
该研究旨在通过探究响应生成模型对常识推理的理解程度以诱发适当的响应来缩小当前响应生成模型和人类沟通能力之间的差距，探测 RG 模型的常识推理能力并提出了两个探针设置来评估 RG 模型的常识推理功能。结果表明，模型无法捕获常识解释和响应之间的
PDF3 years ago