关键词goal-oriented dialogue systems
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- 面向目标导向对话系统的自动意图提取和话语分类算法
自然语言处理领域的现代机器学习技术可用于自动生成目标导向对话系统的脚本。本文提出了一个研究自动生成目标导向对话系统脚本的通用框架，并描述了一种用于预处理 JSON 格式对话数据集的方法。比较了基于 BERTopic 和潜在狄利克雷分配的两种 - 任务导向对话系统的助益性和公平性
本研究通过建立一个帮助用户完成任务的对话系统并实验探究了基于计算测量的人类感知有用性和公平性问题，结论表明当前目标导向的对话系统中存在潜在的公平问题。
- 面向目标导向对话系统的上下文感知语言建模
通过将目标为导向的对话形式化为部分可观测的马尔可夫决策过程，并将语言模型解释为动态和策略的表示，我们提出了一种简单有效的方法，即任务重新标记，以目标感知的方式微调语言模型，从而显著提高了任务性能，达到了人类水平的任务表现。我们还引入了一些训 - NIPS面向目标对话系统的灵活可扩展状态追踪框架
本研究提出一种新的 Goal-oriented dialogue systems 框架，其中的 dialogue state tracker 可适用于 multiple domains，且不需要特定领域的先验知识，预训练的词嵌入技术有助于提 - 基于迁移学习的目标驱动聊天机器人对话管理引导
本文使用迁移学习方法改善目标导向聊天机器人的高质量训练数据的不足，以提高其成功率，并展示该方法与其他处理方法的综合应用可取得最佳结果。
- Frames: 为目标导向对话系统添加记忆的语料库
本论文提出了 Frames 数据集，旨在研究目标导向型对话系统中记忆的作用并通过自然语言生成展示信息呈现。此外，还介绍了基于 Frames 数据集的任务 Frame Tracking，将状态跟踪扩展到同时跟踪多个状态，并提出了基线模型。