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CVPR
我该使用什么对象？- 任务驱动的对象检测
为了解决机器人或其他自主系统在特定任务中使用哪种对象的问题，介绍了 COCO-Tasks 数据集和利用带门控图神经网络的方法，利用对象的外观以及场景中所有对象的全局环境来检测适合给定任务的最适合的对象。
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5 years ago
COLING
面向任务的对话的序列到序列学习与对话状态表示
该论文提出了一种新的框架，将对话状态建模为固定大小的分布式表示，并使用注意机制查询知识库，以解决任务导向的对话系统中的问题。实验结果显示，这种框架在自动评估和人类评估上都明显优于其他基于序列到序列模型的模型。
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6 years ago
ACL
Mem2Seq: 将知识库有效地整合到端到端任务导向的对话系统中
本文提出了一种名为记忆到序列（Mem2Seq）的神经生成模型，该模型将多跳记忆和指针网络的思想结合在一起，用于解决端到端面向任务的对话系统中包含知识库的挑战。我们实验证明 Mem2Seq 可以控制每个生成步骤，并展示其多跳注意机制如何帮助学
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6 years ago
ACL
建设性讨论的对话标记
通过分析对话动态来确定任务导向型讨论的合理性，且从在线合作世界探索游戏中提取语言提示和会话模式，证明从团队讨论的前 20 秒中提取的经验教训和会话模式可预测其是否是一次浪费时间的讨论。
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8 years ago
AI 评估：过去，现在和未来
通过描述和评估不同的 AI 系统评估方式，本文首先关注传统的以任务为中心的评估方法，然后提出了能力为中心的新型评估方法，并探讨了几种可能的评估方式，包括从认知测试中衍生的测试和通用心理测量法的更一般方法。
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10 years ago
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