task-oriented dialogs | BriefGPT

关键词task-oriented dialogs

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PRESTO: 一个用于解析现实任务导向对话的多语言数据集
本研究介绍了 PRESTO，这是一个基于 550K 个虚拟助手和人之间的上下文多语言对话的公共数据集，用于研究语言理解的挑战性问题，包括流畅性、代码切换和修订等。mT5 模型在该数据集上的表现证明了其中的语言现象具有挑战性，尤其在低资源情况
PDFa year ago
KRLS：基于强化关键词学习的任务导向对话端到端应答生成改进
本文提出了一种新的训练算法 Keywords Reinforcement Learning with Next-word Sampling (KRLS)，该算法利用强化学习来训练任务型对话模型中的关键词生成，同时避免了耗时的自回归式生成。实
PDF2 years ago
讲述你的故事：面向任务的对话式交互内容创作
通过构建基于任务的对话方式，我们提出了一种新颖的交互式工具来搜索、编译和编辑媒体集合中的蒙太奇，并在收集的数据集和基准测试中展示了多模式挑战的挑战性。
PDF2 years ago
EMNLP基于流程图的任务导向对话的端到端学习
本文提出了一种在端到端的任务导向对话（TOD）学习中的新问题，其中对话系统模拟故障排除代理人，帮助用户诊断问题。我们发布了一个数据集（FloDial）并设计了一个神经模型（FloNet），实验证明 FloNet 可以进行零 - shot 迁
PDF3 years ago
ACL通过生成式问答实现对话状态跟踪中的零 - shot 泛化
研究了一种基于生成型问答和条件语言模型的不需要本体的 Dialog State Tracking 方法，具有较好的领域迁移效果。
PDF3 years ago
ACL无监督对话结构学习
通过使用改良后的 VRNN 模型和离散潜在向量来提取对话结构，我们的方法在预测未见数据方面具有优异性能，并在加入对话结构后的奖励功能设计实现了更快的强化学习收敛和更好的结果。
PDF5 years ago
ACL任务导向对话中的语言和知识解耦
本文提出一种编码器 - 解码器体系结构 (BoSsNet)，其中使用一种新颖的序列构成袋 (BoSs) 记忆方法，实现了响应的语言模型和其知识结合的解耦学习，从而使知识库可以用新的知识修改而不降低可解释性。 BoSsNet 在 bAbI O
PDF6 years ago
DSTC6 中的端到端对话建模赛道
本文提出基于人人对话数据的挑战赛以训练端到端对话模型，实现了端到端的对话任务，模拟了客户服务的各种情况。
PDF7 years ago