knowledge-grounded dialogue systems | BriefGPT

关键词knowledge-grounded dialogue systems

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CET2: 模拟主题转换以实现连贯和引人入胜的基于知识的对话
基于对话上下文和选定的外部知识生成一致且吸引人的响应的知识驱动对话系统，引入了一种具有连贯性和吸引力的主题转换（CET2）框架，以模拟选择与对话上下文一致且提供充足的主题发展知识的主题转换。CET2 框架考虑了多个因素，包括从对话上下文到下
PDF4 months ago
大型语言模型作为个性化知识驱动对话的源计划器
用大型语言模型（LLM）计划、理解和整合多个知识来源，SAFARI 框架提供了一个解决在开放领域对话系统中多个知识源之间依赖关系问题的新方法，该框架在 KBPD 数据集上的实验结果表明其能够有效地生成与人物形象一致且知识增强的回复。
PDF9 months ago
通过知识增强和对齐提升基于知识的对话系统的事实一致性
PLMs 基于知识驱动的对话系统存在生成与提供的知识源不一致的回应问题，本文通过知识增强和对齐两种方法有效提升了前馈网络（FFNs）在回应中表达事实知识的能力，验证了提升知识驱动对话系统的事实一致性的有效性。
PDF9 months ago
EMNLP井井有条：面向知识驱动对话的生成器无关知识预选择
GATE 是一种生成器无关的知识选择方法，它通过在不同的知识结构和可变的知识需求中选择与上下文相关的知识来为后续的响应生成模型准备知识，实验证明 GATE 的优越性，表明生成前的知识选择是一种轻量且有效的方式，可以促进 LLMs 生成更具信
PDF9 months ago
PICK: 基于知识的对话系统中的优选和了解候选人评分
提出了一种基于外部知识的对话生成方法，名为 Polished & Informed Candidate Scoring (PICK)，通过生成重新评分的机制，产生更忠实、相关性更高的对话回复。
PDF10 months ago
ACL基于统一知识表示的知识驱动对话生成
PLUG 是一个预训练的语言模型，可以将异构知识源同化为一个统一的知识表示，从而提高知识引导型对话生成任务的泛化能力。该模型可以通过少量的训练样本实现不同下游知识引导型对话生成任务的泛化，且在零样本和少样本场景中表现显著优异。
PDF3 years ago
ACL通过可控特征提高基于知识的对话的准确性
研究知识基础对话系统，控制生成神经对话模型，加入不同的评估措施作为样式控制以鼓励模型生成有据可依的响应，并通过人类评估研究判断控制生成模型的产出通常更加客观和有据可依。
PDF3 years ago
ACL对话系统归因的评估: BEGIN 基准测试
该研究提出了用于评估基于知识的对话系统质量的 BEGIN 基准，该基准由 12k 条对话数据组成，评估了 8 个评估指标，结果发现这些指标过度依赖并不可靠，在长文本下表现更差，说明需要更加精细和强健的评估指标。
PDF3 years ago