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多方响应生成与关系解缠
该研究提出了一种通过对话上下文进行关系推理来指导神经响应生成的方法，并在多方对话中展示出优于基线模型的效果。
PDF4 months ago
EMNLPChatGPT 是否是一个良好的多方对话解决器？
利用 ChatGPT 和 GPT-4 等生成型大型语言模型对多方对话进行评估与分析，揭示了利用生成型大型语言模型处理多方对话所面临的挑战以及可行的解决方案。
PDF8 months ago
MADNet：基于最大化受话方推断期望的多方会话生成
提出了一种预期最大增价网络（MADNet），用于建模具有缺失代表标签的多方对话，实现全连接图的生成并优化了生成应答的质量。
PDFa year ago
ACLGIFT: 基于图的多方会话理解 Fine-Tuning
通过设计四种边将图诱导信号引入注意力机制，我们提出了一种名为图诱导微调 (GIFT) 的轻量级方法，可用于多方对话的普适性理解。通过将其应用到三个预训练的语言模型中，我们发现 GIFT 可以在三项下游任务中显着提高模型性能，仅每层编码增加
PDFa year ago
多方聊天：在人群聚集中使用对话代理和模型
本研究通过构建基于角色扮演的环境和收集对话数据集，评估了语言模型在多方对话场景下的表现，发现新的数据集 MultiLIGHT 可以在多人场景下显著提高分析表现。
PDFa year ago
多方对话的通用依赖建模
为了模拟多方会话中话语之间的依存关系，我们提出了一个基于依存分析结果的简单通用框架，其中包括一种相对依存编码（ReDE）的方法，并阐述了如何通过修改自注意力的计算方式在 Transformers 中实现它。在四个多方会话基准测试中的实验结果
PDFa year ago
ACLPLACES：用于社交对话综合的激励语言模型
使用专家编写的少量对话作为上下文示例，通过提示生成社交对话数据集，可在多方交流任务中创建更多的合成数据。与人类收集的对话相比，合成的多方交流在所有度量维度上都获得了更多的好评。
PDFa year ago
双层对比度学习实现对话区分
该研究提出了一种基于双层对比学习的通话分离模型，旨在处理多方对话中的基本任务，同时在有监督和无监督学习的设置下，均可取得最先进的性能表现。
PDF2 years ago
分离 - 转换 - 分段器：多方语音的流式识别和分割
提出了一种基于神经网络的新方法 ——STS，包括一种新的分割建模策略和一种新的发射规则方法 FastEmit 等，用于多方会谈的流媒体识别和分割。
PDF2 years ago
ACLHeterMPC：一种用于多方对话中回应生成的异构图神经网络
提出了一种基于异构图神经网络的多方会话响应生成模型，通过建模话语和交互者的语义信息及设计不同类型的元关系来处理多方对话中的结构信息，实验证明其在 Ubuntu Internet Relay Chat（IRC）通道基准测试上优于其他基线模型。
PDF2 years ago
EMNLP通过领域整合来提高多方对话语篇分析
本文介绍了一种 Transformer 模型，可以应用于多方对话语篇分析，并结合三种方法，实现跨领域数据泛化，以提高神经网络解析器在跨域对话样本中的表现。
PDF3 years ago
MediaSum：面向对话摘要的大规模媒体采访数据集
介绍了一个名叫 MediaSum 的大规模媒体采访数据集，包含 463.6K 份采访文本和摘要，被用于探究电视和广播采访文本的独特位置偏差以及转移学习在改进对话摘要模型上的应用。
PDF3 years ago
AAAI使用说话人交互的 RNN 进行多方会话的受信人和响应选择
本文研究多方对话中的信息交流和应答选择问题，通过引入基于角色感知的 Speaker Interaction Recurrent Neural Network (SI-RNN) 模型，综合考虑对话参与者的角色交互并将应答选择视为序列预测问题，
PDF7 years ago