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open-domain dialogues
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ACL
面向开放领域对话中的答案选择的意图校准自训练
本研究提出了一种称为 “意图校准的自训练”(ICAST)的新方法,利用伪意图标签来改进伪答案标签,在开放领域对话中为回答选择提供准确答案。经过广泛的实验后,结果表明 ICAST 在只有 1%、5% 和 10% 有标记数据的情况下均能比基线表
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a year ago
使用下一句预测和互信息在潜空间中评估开放领域对话
提出一种利用条件变分自编码器和下一句预测目标来处理开放领域对话的评估方法,该方法在潜空间中运用互信息建模以考虑文本语义相似性,实验证明这种学习基方法在处理含有语义不同的多个恰当回复时优于其他模型。
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a year ago
构建多模态人工智能聊天机器人
该研究旨在创建一个多模态人工智能系统,可以与人类交谈并分享相关图片,其中包括了图片检索模块和图片理解生成回复的模块。使用 ViT,BERT,GPT-2/DialoGPT 三个模型,在自动生成的和人工评估中结果显示,在开放式场景的图像识别中表
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a year ago
对话的连贯性是否可靠?从对话行为和实体中学习
本文研究了开放领域对话中人类感知的连贯性问题。我们创建了 SWBD-Coh 语料库,并通过统计分析和不同架构的实验来评估模型的性能,发现模型结合对话行为和实体信息时可以实现最佳性能。
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4 years ago
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