open-domain dialogue systems | BriefGPT

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高低资源语言的开放领域对话中，预训练语言模型的语言可移植策略
本文研究使用大规模预训练语言模型（PLMs）在高资源语言中用于开放领域对话系统的语言可移植性策略，主要以法语作为目标低资源语言，通过不同方法评估在目标语言中使用 PLMs 的性能，包括神经机器翻译和 MAD-X Adapter 架构的应用。
PDF3 days ago
CausalScore: 用于评估开放领域对话系统中回复相关性的自动无参考度量
自动评估开放领域对话系统中回应的质量是一项具有挑战性但又至关重要的任务。我们提出了一种新颖的度量标准，称为 CausalScore，通过测量对话历史和回应之间的因果关系强度来评估回应的相关性。我们的实验结果表明，CausalScore 在与
PDF9 days ago
利用显式推理进行常识增强式对话模型中的推理整合
通过将常识推理分解为明确步骤，从而更好地生成、选择和整合常识来提高对话交互的自然性、参与度、特定性和整体质量，从而在常识推理增强的响应生成领域取得了最新技术进展。
PDF21 days ago
再次问候！基于 LLM 的个性化长期对话代理
开放域对话系统的关键是提供长期陪伴和个性化互动，长期对话代理 (LD-Agent) 模型可以通过事件概括和个性化管理模块，增强自动化认知和问题解决能力。
PDF25 days ago
ACL对抗性数据预处理：减少对话代理中的毒性同时对连贯性和伪装性的影响最小化
创新的训练算法 ADPO 提高了模型对有害对话的鲁棒性，同时最大限度地减少性能下降，并首次将有害数据直接纳入生成模型中，减少了人工创建安全对话数据的需求。
PDFa month ago
ACL重新审视开放域对话系统中的回应评估
通过分析和研究，本文从交互对话参与者的角度探讨了自动回复评估器所需的功能特征，并通过实验发现交互对话参与者的意识在确保自动回复评估与其判断相关性方面起着关键作用。同时，通过大规模对话数据集的使用，证明了对话连续性预测可以训练出一个具备交互对
PDF6 months ago
EMNLPDiQAD: 一个用于端到端开放域对话评估的基准数据集
发布了一个新的大规模对话质量评估数据集（DiQAD），用于自动评估开放域对话质量。
PDF8 months ago
S3-DST: 基于结构化的开放域对话分割与状态跟踪在 LLM 时代
对于基于大语言模型的聊天系统，我们提出了一种结合对话分割和状态跟踪的方法，在开放领域对话系统中处理来自演化的大语言模型聊天系统的复杂性并提高跟踪性能。我们的方法通过引入一种新的基于先前分析的回忆的接地机制来改善对长对话上下文的跟踪，并在一系
PDF10 months ago
ACLRADE：基于参考的开放领域对话评估
使用参考答案辅助的多任务学习框架可以评估开放领域对话系统，有效解决多对多问题，通过人工标注获取多个评分而非仅限于黄金答案，实验证明该方法优于现有基准。
PDF10 months ago
在大型语言模型中，递归总结实现了长期的对话记忆
使用大型语言模型递归生成摘要 / 记忆，从而提高长期记忆能力，进而解决开放领域对话系统中遗忘重要信息的问题。实验证明，该方法可以在长对话环境中生成更加一致的回应。
PDF10 months ago
ACLLiveChat: 从直播流自动构建的大规模个性化对话数据集
通过引入 1.33 亿真实的中文对话数据集 LiveChat，并提出基于先进技术的检索式基线方法，本研究在多方对话范围内针对回应建模和宾语识别等两个关键任务进行研究，并验证了利用人物特征和更大的平均会话数对任务的积极影响，同时还提出了当前挑
PDFa year ago
ACLDEnsity：利用密度估计的开放领域对话评估指标
本文提出了一种名为 DEnsity 的评估指标，该指标通过利用神经分类器导出的特征空间上的密度估计来评估响应，从而使得其相关性比现有指标更好，并通过对特征空间的压缩利用对比学习来进一步提高性能。
PDFa year ago
基于 Transformer 的开放领域口语对话响应评估器
该研究对基于多个响应生成器的开放域对话系统进行了实验，使用了多种响应排序方法比较 Athena-Heuristic 和 Athena-RR，结果显示 Athena-RR 表现最好，能够在对话中更准确地选择最佳响应。
PDFa year ago
PLATO-K: 内部和外部知识增强对话生成
本研究基于两个阶段的对话学习引入了 PLATO-K，以加强内部知识记忆和外部知识利用， extensive experiments 显示 PLATO-K 的总体吸引力在闲聊和知识密集型对话方面显著提高了 36.2％和 49.2％，这缓解了
PDF2 years ago
EMNLP基于视角转换的反事实数据增强方法在开放域对话中的应用
本文提出了一种数据增强方法以及筛选技术来增加开放域对话系统数据集中不同语义的高质量回复，通过对事实的推理来推断出具有不同语义的回复，并过滤掉有害的增强回复，实验结果表明，该方法可以在多个下游任务中胜过竞争基线。
PDF2 years ago
EMNLPCDConv：中文对话矛盾检测基准
本研究提出了一个名为 CDConv 的基准，用于检测中文对话中的矛盾，其中包含 12K 个多回合对话，注释了三种典型的矛盾类别，并展示了最先进的中文聊天机器人很容易被引导产生矛盾。
PDF2 years ago
SUMBot: 开放域对话系统中的上下文概述
本文研究了在开放式对话系统中将相关信息作为上下文的问题，并提出了一种替换上下文部分的简易方法以增加模型跟踪先前相关信息的能力，以期提高答案生成任务的效果。
PDF2 years ago
ICLR一种用于多样化对话生成的等尺寸 Hard EM 算法
本文提出了一种 Equal-size Hard Expectation--Maximization 有算法，用于在多个解码器模型中生成多样性会话响应，理论分析和实验结果表明该算法能够生成高质量的多样化响应。
PDF2 years ago
ACL社交媒体语境下的对话模型建立方法
本文介绍了一种通过模仿社交媒体上的非正式互动改善系统的原始会话能力的方法，并利用 Reddit 上的过滤评论数据作为 seq2seq 生成器的额外上下文，以提高开放域对话系统的能力。
PDF2 years ago
ACL利用大规模语言模型构建具有角色指定的开放域对话系统
本研究旨在解决将角色赋予开放领域对话系统的问题，并提出了一个高效的数据收集框架，借助大规模语言模型的上下文少样本学习来构建满足角色约束的对话数据集。在此基础上，通过比较不同架构的开放领域对话系统，在保持其会话能力的同时满足角色约束。研究结果
PDF2 years ago