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LLMs 中的两种角色形象：角色扮演与个性化的调查
总结：该论文是一份针对大型语言模型中角色扮演和个性化的综述调查，包括对角色扮演和个性化的研究分类、当前挑战和未来方向，并提供了供社区使用的论文资源。
PDFa month ago
Pearl: 一个基于评论的个性化知识驱动对话推荐数据集
我们提供了一个新颖的对话推荐数据集 PEARL，通过增加个性化和知识增强的 LLM 模拟器，从真实世界的评论中获得详细的人物角色和知识，构建了一个包含超过 57k 个对话的大规模数据集。我们的实验结果表明，PEARL 中的话语包括更具体的用
PDF4 months ago
通过语义相似性进行情感支持对话生成的角色提取
在今天的世界中，通过对话系统提供情感支持变得越来越重要，因为它可以在许多对话场景中支持心理健康和社交互动。以往的研究表明，使用角色扮演对生成共情和支持性回应是有效的。然而，大多数都依赖于事先提供的角色扮演，而不是在对话过程中推断出来。为了应
PDF4 months ago
度量和控制语言模型对话中的角色漂移
通过自我会话测试，我们评估了个性化聊天机器人之间的身份稳定性，并揭示了频繁的身份转化现象。通过经验和理论分析，我们发现 Transformer 注意机制的衰退是造成这一现象的原因。为了解决注意力衰退和身份转化问题，我们提出了一种轻量级方法称
PDF5 months ago
关于大型语言模型的操纵能力与基于数据的人物角色
通过数据驱动的协同过滤方法，将用户嵌入到连续矢量空间中并聚类为具有一致观点的群体，以便实现更细致、更准确地理解不同社会群体，并增强模型的可操控性。最后，我们提出了一种有效的方法来将大型语言模型导向特定的个人，并通过学习软提示模型将用户的连续
PDF8 months ago
人物编码多流对话句子打分：以人物为导向
最近机器学习和深度学习的进展已经导致在许多实际应用中广泛使用对话式人工智能。然而，利用能够提供对话背景或个性化调整的辅助信息以改善对话质量仍然非常具有挑战性。本文提出了一种新颖的 Persona-Coded Poly-Encoder 方法，
PDF9 months ago
上下文中的模拟揭示了大型语言模型的实力和偏见
研究表明，LLMs 能够在上下文中扮演不同的角色，这种扮演可以揭示它们的潜在优势和偏见。
PDFa year ago
ChatGPT 中的毒性：分析个性化语言模型
本研究系统评估了 ChatGPT 这个常用的基于对话的大型语言模型中的亵渎问题，发现为 ChatGPT 分配一个假想的人物角色（如拳击手穆罕默德・阿里）会显著增加生成结果的亵渎程度，其中涉及不正确的刻板印象、有害的对话和伤人的观点，这可能损
PDFa year ago
PK-ICR: 面向基于语境的对话的人物知识交互式检索
本文提出使用 neural Q＆A 模型结合全文对话上下文一起识别人设和知识的任务来识别相关 Persona 或 Knowledge，以应对多重上下文的对话系统，通过建立新的 grounding retrieval 方法来实现。
PDFa year ago
EMNLP智能友好的对话代理：基于知识和角色认知的应用
本论文提出了一种有效的对话代理，同时考虑外部知识和个性，通过检索增强生成和知识个性增强查询来生成话语，实现了更少幻觉和更有吸引力的对话，在自动指标上的基于个性和知识的对话任务达到了最先进的性能，同时，通过人类评估和定性结果证明了模型对话的幻
PDF2 years ago
COLING使用多编码器融合策略来改善个性化回复选择
本文介绍一种基于 BERT 的个性化响应选择模型，融合对话者个性、情感和蕴含信息的交互关系，并在 Persona-Chat 数据集上进行表现测试，在 Top-1 准确率上跑出了 2.3% 以上的性能提升，取得了最新的最先进的性能。
PDF2 years ago
ACL使用 Prompt-Tuning 构建个性化对话系统
本研究通过使用 persona 来建立具有一致性反应的对话系统，提出了一种基于预训练的大型语言模型的 prompt 调节方法，在英语和日语方面的自动和手动评估结果表明，这种方法可以建立具有更自然和个性化反应的对话系统，而且计算资源较少。
PDF2 years ago
SIGIRCOSPLAY: 基于概念集的个性化对话生成，跨越参与人角色
本研究提出了一种基于概念集的个性化对话生成方法，试图实现构建一个更符合人类行为的对话模型；该方法关注两个交谈方的对话，通过表达个人形象、保持对交谈对象的好奇心、引导交谈回到共同主题等方式来减少自我中心的表现，并结合概念集框架进行处理、训练，
PDF2 years ago
基于角色关系建模的多用户对话故事叙述
本文探讨以人物为驱动的故事延续，引入角色之间的第一人称和第二人称叙述以及对话，需要模型选择与角色个性和关系一致并推动故事发展的语言。我们假设在训练人物对话和关系信息的多任务模型的基础上，改进了基于 Transformer 的故事延续。为此，
PDF3 years ago
SIGIR合作伙伴很重要！检验通过融合人设来进行检索式聊天机器人个性化响应选择的实证研究
本文提出了四种不同的合成策略，来探讨在基于检索的聊天机器人中，采用自我或合作者角色的角色来描述个性化对话者对响应选择的影响，并将这些策略实现到三个代表模型中，这些模型分别基于 HRE、IMN 和 BERT。实证研究表明，在 Persona-
PDF3 years ago
EMNLP基于立场的意见对话角色
本研究提出一种基于立场的人物形象表达方式，探讨不同的人物形象表达对于话语生成的影响，数据结果显示，这种表达方式可以更准确地把握作者立场的抽象和深刻的方面。
PDF4 years ago
EMNLP面向基于个性化的共情式对话模型
本文提出了一个新任务，即基于角色的移情对话，并首次对角色对移情反应的影响进行了实证研究。作者提供了一份新的大规模多领域数据集，使用高效的 CoBERT 模型进行回答选择，实验证明，当 CoBERT 模型基于移情对话训练时，角色更有助于提高移
PDF4 years ago