neural response generation | BriefGPT

关键词neural response generation

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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
ACL谨言慎行：显式生成隐含常识知识以产生响应
本文提出 Think-Before-Speaking 方法，将隐含的常识知识外部化来生成回复，实验结果表明该方法在多个评价指标上表现出色。
PDF3 years ago
罗马是在 1776 年建成的：基于知识的响应生成中事实正确性的案例研究
本文讨论通过使用人类注释来鉴别内容一致，虚构知识和闲聊风格回复，证明 Conv-FEVER 数据集的有利于现有模型训练以检测提供的知识的内容一致性。
PDF3 years ago
ACL面向情感感知的对话响应生成的生成与分类多任务学习
本文提出了一种基于 BART 的神经响应生成模型，通过多任务学习生成和分类，并注重情感，在对生成响应的同时识别情感。自动评估和众包手动评估显示，该模型使生成的响应更富有情感意识。
PDF3 years ago
ACL神经叙事生成的解码方法
应用和评估近期的解码方法，进行神经叙事生成与神经回复生成任务的类比分析，并在多个标准上进行自动和人工评估，结果表明，核采样阈值位于 0.7 到 0.9 之间，最大互信息目标可以提高生成的故事质量，而自动度量标准与人类对叙事质量的所有定性指
PDF4 years ago
ACL基于分层解耦自注意力的语义有条件对话响应生成
利用对话行为结构建立多层次的分层脱离式自注意网络，通过激活不同的头来模拟大规模多领域场景中的对话行为语义，实现神经响应生成。该模型在自动和人类评估度量方面在大规模多领域的 Multi-Domain-WOZ 数据集上取得了显着的改进。
PDF5 years ago
基于知识的多模态搜索对话代理
本研究通过学习 MMD 数据集并实现基于知识库的多模态对话模型解决了多模态基于搜索的对话系统中的新挑战，该模型将编码的知识库表示附加到解码器输入中，从而在文本相似性测量方面获得了高于强基线的表现，其中三个 BLEU 点仅由于使用了来自知识库
PDF6 years ago
神经响应生成的检索增强对抗训练
本文提出了 RETE 方式，使用检索方法来增强神经响应生成的对抗训练，与当前方法不同的是，该方法采用编码器 - 解码器框架，在对抗训练范式中利用从检索系统获取的 N 个最佳响应候选构建鉴别器。一个基于大规模公共可用基准数据集的实证研究表明
PDF6 years ago
ACL基于角色的神经对话模型
本文介绍了基于人物角色的模型来处理神经响应生成中的发言人的一致性问题。这些模型在分布式嵌入中编码人物角色，以捕捉个体特征，如背景信息和口语风格。在两个交流者之间捕捉交互属性的暂态发言人 - 被称呼者模型。我们的模型提高了感性和 BLEU 得
PDF8 years ago