task-oriented dialog systems | BriefGPT

关键词task-oriented dialog systems

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ACL比较数据增强方法对于端到端任务导向型对话系统的效果
在任务导向型对话系统中，通过数据增强方法在端到端设置下进行实证评估，证明了所有考虑的数据增强方法都是有益的，并提供了最佳方法和实践建议，同时引入了一个更具挑战性的少样本跨领域任务导向型对话系统的设置。
PDF24 days ago
AAAITA&AT：增强面向任务的对话系统，利用逐回合辅助任务和基于行动树的定期采样
使用转向级多任务目标和基于操作树的定期采样技术来提升任务导向型对话系统的理解和生成能力，达到与前期最先进的方法相竞争的性能。
PDF5 months ago
EMNLPAdapterDistillation: 无损任务组合与知识蒸馏
通过引入少量任务特定参数到每个 transformer 层中，利用多任务的知识，在最近广受关注的语言模型中，被称为 adapters。然而，为了实现知识组合，增加额外的融合层不仅增加推理时间，也对某些应用不具有可扩展性。为了避免这些问题，我
PDF6 months ago
KDD面向任务导向对话系统的语境数据增强
我们开发了一种新型的对话扩充模型，通过完整的对话上下文生成用户的回合，并通过语言模型的新提示设计和输出重新排序，所生成对话可直接用于训练下游对话系统，在常见的基准数据集 MultiWoZ 和 SGD 上，展示了我们的对话扩充模型生成高质量对
PDF9 months ago
针对任务导向对话系统的上下文学习用户模拟器
本研究提出了一种基于大型语言模型的用户模拟方法来优化面向任务的对话系统，这种方法通过在用户目标和有限对话示例的基础上产生多样化的话语来消除手工规则定义或广泛注释数据的需要，并对用户模拟器和对话系统之间的相互作用进行了误差分析，提供了改进的有
PDFa year ago
基于半监督学习的面向知识检索任务的对话系统
提出一种基于检索的方法，以加强 TOD 系统中的知识选择，并结合半监督学习进行潜变量模型，该模型可以与知识检索器一起利用有标签和无标签的对话数据。实验证明，该方法在有标签和半监督设置下均优于传统的数据库查询方法。
PDFa year ago
ACL面向任务型对话的多粒度知识检索
通过引入多层级的知识检索器 MAKER 及一种新的蒸馏目标和监督信号，对话系统中的知识检索与响应生成解耦，从而有效地检索大规模的知识库。
PDFa year ago
SGP-TOD: 通过模式引导的 LLM 提示轻松构建任务机器人
该研究提出了 SGP-TOD—— 基于大型语言模型的模式引导对话系统，可以在不使用任何特定任务数据的情况下，生成适当的回应，具有零 - shot 性能，并且能够通过添加附加模式规则轻松适应新功能。
PDFa year ago
使用上下文摘要和领域框架的零样本泛化端到端任务导向对话系统
该研究介绍了一种基于 GPT-2 模型的零 - shot 通用端到端任务导向对话系统，该系统利用域模式允许对未见过的域进行健壮的泛化，并利用对话历史的有效摘要，实现一般任务完成技能的学习。经过了大量的实验评估 SGD 和 SGD-X 数
PDFa year ago
ACL任务型对话系统中的上下文动态提示响应生成
本文通过使用 context 动态提示的方法，改善了在多轮任务指向对话系统中的通用响应生成。在 MultiWOZ 2.2 数据集上验证后，相较于仅进行的前缀手段，综合值得分提高了 3 个绝对点，同时还将状态对话的提升幅度加大了 20 个绝对
PDFa year ago
零样本学习的联合意图和槽位标记
通过零样本学习的方法，实现了目的性对话系统中的意向分类和槽位标注任务。研究表明，将意向和槽位之间的依赖关系建模，以及通过神经网络将单词和句子转换成嵌入空间，是提高任务准确性的关键因素。
PDF2 years ago
BotSIM：商业任务导向对话系统的端到端对话机器人模拟工具包
BotSIM 是一个模块化、开源的机器人仿真环境，具有对话生成、用户模拟和对话分析功能，旨在成为大规模、数据高效的商业任务导向对话系统评估、诊断和修复的一站式解决方案，以显著加快商业机器人的开发和评估，降低成本和上市时间。
PDF2 years ago
COLING面向任务的端到端对话的自回归实体生成
本文提出了一种基于语义实体自回归的端到端任务导向对话系统，通过逐步生成语义实体并结合当前对话上下文，生成更高质量、一致性更强的对话回复。
PDF2 years ago
UBARv2：针对任务导向对话的减轻暴露偏差
本研究提出一种解决任务型对话系统中曝光偏差问题的方法，通过采用会话级别的采样和基于 dropout 的一致性正则化来提高模型的鲁棒性和性能，并在 MultiWOZ 基准测试上取得了最先进的性能。
PDF2 years ago
离散潜变量模型的 JSA 学习提升半监督面向任务的对话系统
本文提出了一种名为 JSA-TOD 的算法，将联合随机逼近应用到半监督学习的潜在状态任务导向对话模型中，结果表明该算法在 MultiWOZ2.1 数据集上的性能显著优于基于变分学习的半监督学习算法，并在使用 20% 标签的情况下接近于完全监
PDF2 years ago
CookDial: 一个基于过程文档的任务导向对话数据集
本研究提供了一个新的对话数据集 CookDial，该数据集在任务导向的对话系统中将过程知识理解与复杂代理决策相结合。为了应对任务导向的对话系统中的三个挑战性子任务，并针对每个任务开发了一个神经基准模型，并在 CookDial 数据集上进行了
PDF2 years ago
ACL无监督任务型对话中槽位模式识别
提出了一种无监督的方法来从未标注的对话语料库中识别 slot schema，通过在特定领域的语言模型和无监督的解析结构的帮助下提取候选槽位，并通过从粗到细的聚类来诱导槽类型，显示了该方法在 MultiWoz 和 SGD 数据集上诱导槽模式的
PDF2 years ago
EMNLP任务导向对话系统中未被识别的用户话语的洞察
本研究提出了一种用于处理商业任务导向型对话系统中未识别用户语句的端到端管道，包括特定定制聚类算法、新颖的聚类代表提取方法和聚类命名。通过评估这些组件，证明了它们在分析未识别用户请求方面的益处。
PDF2 years ago
AAAIGALAXY：一种利用半监督学习和显式策略注入进行任务导向对话的生成式预训练模型
本文提出了 GALAXY，一个使用半监督学习从有限标注的对话和大规模无标签的对话语料中显式地学习对话策略的新型预先训练对话模型。实验结果表明，GALAXY 显著提高了任务导向对话系统的性能，在 In-Car，MultiWOZ2.0 和 Mu
PDF3 years ago
ACLHyKnow：具备混合知识管理的端到端任务导向对话建模
本文提出了一种混合知识管理的任务导向对话系统，并基于结构化和非结构化知识进行了优化，相比现有的任务导向对话系统具有更强的端到端性能和更高的非结构化知识检索准确性。
PDF3 years ago