neural conversational models | BriefGPT

关键词neural conversational models

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ACL关于对话模型的安全性：分类法，数据集和基准
在人 - 机对话设定中，我们为对话安全性提出了一种专门捕捉不安全行为的分类法，重点在于对先前的探讨不足的上下文敏感性不安全性的关注，并编制了一个包含丰富上下文的不安全示例的数据集 DiaSafety，实验证明现有的安全保护工具严重失败。为此
PDF3 years ago
面向个性化对话系统的联邦自然语言生成
提出一种新的联邦自然语言生成（FedNLG）框架，该框架从分布式设备上学习个性化表示，并以高效和安全的方式实现个性化对话系统，该模型首先在大型对话语料库上预训练标准神经会话模型的参数，然后以联邦方式在特定数据集上微调模型参数和人物嵌入，从而
PDF3 years ago
AAAI后验生成对抗网络：朝着信息丰富和连贯的响应生成
本研究提出了一种基于预测 - 生成 - 转移的神经对话模型，并使用后验生成对抗网络的前向和反向判别器来进一步建模。实验结果表明，这种方法有效地提高了生成响应信息量和连贯性，并证实了考虑两种评估角度的优势。
PDF4 years ago
NIPS通过对抗信息最大化生成富有信息量和多样化的对话回应
采用对抗信息最大化方法优化神经会话模型，通过对抗训练和变分下限优化可提高模型回复的信息量和多样性。
PDF6 years ago
AAAI神经对话模型中的在线响应选择定制非线性赌博机
本文提出了一种基于分布式文本表示的上下文多臂老虎机模型和定制的 Thompson 采样方法，用于在线学习检索式对话系统的响应选择，实验结果表明相较于传统的线性上下文多臂老虎机方法，该方法在 Ubuntu 对话语料库中获得了显著的性能提升。
PDF7 years ago
情感神经响应生成
通过引入情感方面的三种新方法，可以改善神经会话模型的自然语言处理能力，实现更加丰富、有趣和自然的情感化响应。
PDF7 years ago
神经对话模型的实例加权：不是所有对话都是平等的
本文研究了利用加权模型解决神经会话模型训练过程中困难的问题，并在电影和电视字幕训练数据上证明该方法能提高模型性能。
PDF7 years ago