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EMNLP
将批评转化为对话推荐系统的偏好：对话推荐系统的前景不妙
本文提出了一种基于神经语言模型的方法，将用户的美食评价转化为正面的喜好，以检索出更好的美食推荐，进而在餐饮领域中优化推荐效果。
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3 years ago
捷克语的神经生成：数据和基线
该研究提供了一份重点研究餐厅场景下，针对捷克语言的 NLG 数据集，并介绍了针对此语言难点的两种模型，分别为使用神经语言模型在词汇化时选择正确的变形形式以及使用序列到序列模型生成词元和形态标记的交替序列，再由形态生成器进行变形。
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5 years ago
利用众包数据表征变异性，训练神经语言生成器生成风格多样的输出
使用文本分析方法，基于餐饮行业中的 50K 句子，对对话系统中从意义表示到生成自然对话的进行了探究，使用不同的风格分区来训练和生成自然对话，并证明了标记风格变量的方法可以调整生成对话的风格。
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6 years ago
E2E 数据集：端到端生成的新挑战
本文介绍了 E2E 数据集，该数据集针对餐厅领域训练端到端的数据驱动自然语言生成系统，比现有数据集大十倍。该数据集的引用文本表现出更多的词汇丰富性和句法变化，同时需要进行内容选择，因此从该数据集学习可以更自然、多样化且不像模板一般。我们还在
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7 years ago
SimpleDS：一种简单的深度强化学习对话系统
本文介绍了使用深度强化学习训练的简单，公开的对话系统 SimpleDS，该系统直接从上一个系统的原始文本和（嘈杂的）用户响应进行操作选择，避免了手动特征生成，并显示该方法可使智能交互代理的对话控制自动化程度更高。在 restaurant 领
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8 years ago
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