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在对话式任务助手中进行评级预测的行为和对话流特征
使用 TB-Rater 模型结合对话流特征和用户行为特征，预测对话任务助手（CTA）中用户评分，结果表明该模型能够优化离线评分预测，并通过 CTA 特定的行为特征提供对该环境的洞察，可用于未来系统的引导。
PDF10 months ago
使用因果推论模型改进开放领域对话评估
本文探索了预测针对开放领域对话的专家和用户评分的自动化方法，比较了四种不同的方法，其中提出的 counterfactual-LSTM (CF-LSTM) 模型在对话评分和分类方面的表现最好。
PDFa year ago
我的行动胜过你的言语：当用户行为预测他们对代理属性的信念
本文通过行为科学研究社会互动中的一种现象，发现用户可能会在代理人评估中使用无关信息。作者的分析表明需要改进模型以考虑此类偏见，同时代理人也可以通过相应机制来检测和纠正用户的这种偏见。
PDFa year ago
理解人们如何评价他们的对话
该研究旨在探讨用户评分在口语对话系统中的作用，特别关注用户的人格特质如宜人性和外向性对于交互评分的影响，并设计和验证了一个虚构故事，以此来调查和诱发这些人格特质。结果表明宜人性与交互评分有着显著的相关性，而选择听故事的用户相对来说更可能提供
PDF2 years ago
EMNLP社交对话的神经响应排名：一种数据高效的方法
本文提出了使用神经排序器从未标记的数据中有效地训练社交对话系统的方法，并展示了使用该方法通过优化长度作为目标的排序器在性能上优于优化用户评级的排序器，从而可简化未来社交对话代理的数据收集。
PDF6 years ago
IJCAISAR: 推荐系统的语义分析
本文提出了一种基于语义分析和生成模型的推荐系统方法（SAR），能够从用户评分数据中学习出用户和物品的语义表示，并通过语义匹配得出更精准的推荐结果，实验证明 SAR 大幅优于其他同类算法。
PDF7 years ago
MMHCRS：基于用户评分和产品特征的混合衣服推荐系统
本文提出一种基于协同过滤的衣服推荐系统，可根据用户评分和服装属性进行推荐，模拟实验表明该推荐系统能更好地满足用户需求。
PDF10 years ago