persona-chat dataset | BriefGPT

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ACL通过无序表示正则化实现强健的个性化对话生成
提出一个模型无关的框架 ORder Insensitive Generation (ORIG)，解决了拼接个性化文本和对话历史输入顺序对响应生成的影响，从而提高了生成的响应一致性和效果。在 Persona-Chat 数据集上，实验表明我们方
PDFa year ago
对话响应中的解码算法如何分配信息？
研究人类在对话中遵循 Uniform Information Density 原则的情况下，使用 GPT-2 在 Persona-Chat 数据集上生成响应，发现解码算法促进 Uniform Information Density 并不会生
PDFa year ago
ACL生成、删除和重写：改善对话生成中角色连贯性的三阶段框架
本文介绍了一种三阶段框架，利用生成 - 删除 - 重写机制来处理基于角色的对话生成中存在的不一致问题，并在 Persona-Chat 数据集上进行了人工和自动指标评估。
PDF4 years ago
EMNLP面向基于检索的聊天机器人的个性化响应选择的双重交互匹配网络
本文提出了一种具有双重交互匹配的匹配网络 (DIM)，用于在基于检索的聊天机器人中展示对话代理的个性。实验结果表明，DIM 模型以及其双交互匹配优于基线模型，即带有人物融合的 IMN，的精度提高 14.5％，并且在 top-1 的准确性 h
PDF5 years ago
IJCAI利用角色信息进行对话响应的多样化生成
本文提出了一种利用人格信息的记忆增强体系结构，将条件变分自动编码器模型与之结合，以生成多样化和可持续的聊天对话，并在基准 persona-chat 数据集上评估，结果表明，该模型可以提供比基线方法更多样化和更吸引人的基于人格的响应。
PDF5 years ago
ACL元学习个性化对话代理
本篇论文提出基于模型无关元学习的个性化对话学习方法，不需要使用人称描述符。该模型通过仅利用从同一用户收集的几个对话样本来快速适应新的人称，与基于人称描述符的回复不同。实验结果表明，相对于非元学习基准，该解决方案在自动评估指标和人工评估的流畅
PDF5 years ago