open-domain dialogue generation | BriefGPT

关键词open-domain dialogue generation

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ACLDialoGPS: 连续语义空间中的对话路径采样，用于多轮对话中的数据增强
本文介绍了 DialoGue Path Sampling (DialoGPS) 方法，此为第一个针对多回合对话的 many-to-many 数据增强方法，它可以将对话映射到连续的语义空间中，并通过采样潜在变量来形成连贯的对话路径，从而产生名
PDFa year ago
DiffuSIA：编码器 - 解码器文本扩散的螺旋交互结构
本文提出一种基于编码器 - 解码器扩展结构的文本扩散算法（DiffuSIA），并在四种文本生成任务上得到了有效和具有竞争力的性能。
PDFa year ago
SIGIR跨语言转移开放域对话生成中减轻灾难性遗忘的提示学习
本文探讨了如何在有限数据的情况下，使用少量样本跨语言迁移学习和多任务学习来进行开放域对话生成，同时发现了这两种方法在实验中的灾难性遗忘问题，并提出了一种简单有效的提示学习方法，以应对这一问题。实验结果表明，该方法在六种语言中均表现出了较好的
PDFa year ago
EMNLP对话生成语义多样性的测量和改进
本文提出了一种新的自动化评估指标，用于衡量生成响应的语义多样性，以及一种基于语义分布权重的学习方法，用于提高生成响应的语义多样性和连贯性。
PDF2 years ago
一种简单的对比学习目标，以缓解神经文本退化
我们提出了对比记号学习目标，它继承了交叉熵和不可能性训练的优点，同时避免了它们的局限性，通过在语言建模和开放域对话生成任务中的全面实验，我们发现所提出的对比记号目标可以使生成的文本重复性减少，提高了生成质量，达到了文本退化的最新性能水平。
PDF2 years ago
基于动态多形式知识融合的开放域对话生成
本文提出了一种基于动态多种知识融合的开放域聊天机器人模型，其中结构化的三元组来自知识图谱，非结构化的文本来自文档，并采用动态虚拟知识选择器和控制器以及新颖的动态知识内存模块来扩展知识空间，实验结果表明了方法的有效性。
PDF2 years ago
EMNLP从语义潜空间生成对话回复
本研究针对现有开放领域对话生成模型无法合理组织多个语义相近的回复而导致生成通用、无信息量的回答的问题，提出在潜在空间上进行回归任务的代替方案，通过学习提示和回答之间的成对关系，使语义相关的句子在潜在空间上靠近。人类评估表明，在连续空间上学习
PDF4 years ago
神经响应生成的反事实离线训练
本文提出采用反事实推理来探索潜在回应，并在 DailyDialog 数据集上实验证明在仿真产生回应时更优，训练反事实回应可以帮助探索潜在回应空间的高奖励区域。
PDF4 years ago
神经对话生成的对抗学习
本文提出了一种基于对抗训练的方法用于生成开放领域对话，该系统的对话和人类对话几乎无法区分。作者将问题转化为一个强化学习问题，同时训练一个生成模型和一个鉴别器，用于评估生成的对话是否和人类对话相似，并将鉴别器的输出作为奖励信号，并进一步提出了
PDF7 years ago