neural dialogue models | BriefGPT

关键词neural dialogue models

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ACL生成对抗性负面回复以提升响应排名与评估的鲁棒性
发展神经对话模型需要超越 “内容相似性”，本文提出用对抗性负面样本提高模型的实用性。实验表明，我们的方法在多个数据集上均表现优异。
PDF3 years ago
AAAI双向蒸馏的多视角特征表示在对话生成中的应用
本文提出一种基于知识蒸馏的对话模型训练框架，通过分组多任务学习、多视角特征蒸馏和双向蒸馏等策略，找到多数据集共性知识以提高模型泛化性能。实验结果表明该框架可以有效地提高模型的泛化性能，而不影响训练效率。
PDF3 years ago
ACL数据操作：通过学习增强和重新加权实现神经对话生成的有效实例学习
本文提出了一种数据操纵框架来通过增强和突显有效的学习样本以及同时减少无效样本的影响来主动重塑数据分布，以优化对话生成模型的训练样本。通过选择性地增加训练样本并为每个实例分配重要性权重来转换训练数据。结果表明，该框架能够改善对话生成性能，符合
PDF4 years ago
说我想说的话：走向神经对话模型的黑暗面
本研究利用强化学习算法构建了一个逆对话生成器，能够有效发现可以操纵神经对话模型输出的输入方法，并提出了该模型的安全性问题。
PDF5 years ago
DLGNet：基于 Transformer 的对话回复生成模型
本文介绍基于 transformer 模型的 DLGNet，用于多轮对话生成，实验结果显示 DLGNet 显著优于现有模型且在评估指标方面表现最佳，主要因为长程 transformer 模型的结构和注入随机信息填充的组合。
PDF5 years ago