dialogue history | BriefGPT

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将口语理解任务与集成对话历史联合建模
该研究旨在构建一种新型的自动预测语音理解系统，该系统利用历史对话信息预测口语意图、对话行为、说话人角色和情感等四种属性，并采用自回归模型和无序训练方法，以应对不同 SLU 任务的高效率和低延迟问题。实验证明，该系统与任务特定的分类器相当，并
PDFa year ago
InferEM：推断说话人的意图用于共情对话生成
提出了一种名为 InferEM 的新型情感回应生成模型，其中通过利用多头注意力机制实现意图融合，并设计了一个多任务学习策略来平衡预测和响应生成的优化速率，通过实验表明 InferEM 可以有效地改进情感表达。
PDF2 years ago
FCTalker：细粒度和粗粒度上下文建模用于生动的对话语音合成
FCTalker 是一种基于 fine and coarse-grained encoder 的语音合成模型，使用了基于 BERT 的对话编码器来建立话语历史与语音合成之间的单词级别依赖关系，以提高合成语音的表现力和适应性。
PDF2 years ago
ACL通过多任务学习在开放域对话中选择贴纸
该论文介绍了一种多任务学习方法，其包含三个辅助任务，强化对话历史、情感和标签的语义理解。在挑战性数据集上的大量实验表明，该模型可以更好地组合多模态信息，并在强基线模型上实现显着更高的准确性。消融研究进一步验证了每个辅助任务的有效性。
PDF2 years ago
ACL多模态增量变压器结合视觉定位生成视觉对话
该研究提出了一种多模态增量变形器（MITVG）的视觉指向方法，该方法可以显式地定位与文本实体相关的图像对象，从而帮助模型排除不需要关注的视觉内容，进而在多轮对话历史记录和视觉场景的基础上生成一致且连贯的响应。该模型在 VisDial v0.
PDF3 years ago
ACL学习扰动：逆对抗训练下多样且信息丰富的对话生成
本文提出了反向对抗训练算法，用于训练神经对话系统以避免生成常见的响应并更好地建模对话历史。实验结果表明，该方法可以更好地建模对话历史并生成更多样化和一致的响应。此外，我们还指出了一种广泛使用的最大互信息（MMI）方法改善对话响应生成模型多样
PDF3 years ago
EMNLP一种用于理解基于文档的对话的比较聚合变形器
本文提出了使用 Compare Aggregate Transformer (CAT) 将文档信息与对话历史进行去噪并进行聚合以生成更多信息的回复。通过设计两种不同的比较机制以减少噪声 (进行解码前和期间)，并提出两个基于单词重叠的评估文档
PDF4 years ago
ACL基于视觉对话构建共同语境的 PhotoBook 数据集
本文介绍了 PhotoBook 数据集，该数据集是一个大规模的英语对话集合，旨在调查会话期间积累的共享对话历史。该数据集包含 2500 个对话，并建议了一个基于共同信息的基准模型，其结果表明共同信息对于解决后续描述至关重要，强调了需要开发对
PDF5 years ago