bash7scripter的博客

本文研究了不同类型的预训练语言模型（如因果语言建模、排列语言建模和句子级表示模型）对自动对话评估任务的影响。通过分析基于嵌入的相似度（ESM）、归一化句子级对数概率（SLP）和上下文-响应连贯性（CoSim）等评估指标的表现，发现句子级表示模型（如SimCSE和SBERT）和以掩码语言建模（MLM）为目标的模型（如BERT、RoBERTa）在对话评估中表现更优。此外，研究还揭示了ELECTRA在连贯性和充分性指标上的出色表现，以及预训练模型在不同对话领域和评估维度上的适用性。

本文探讨了预训练语言模型（Pr-LM）在对话系统评估和生成中的应用，分析了不同预训练目标（如掩码语言建模MLM和替换标记检测RTD）对对话评估指标的影响。通过实验分析，研究了基于生成的模型在减少响应级和上下文级错误方面的优势，以及Gen-QA+Dial模型在自然度方面的提升。文章还讨论了模型大小、预训练数据来源和学习目标对自动对话评估（ADE）性能的影响，并提出了未来研究方向，包括少数据场景下的优化、仅使用问答数据实现自然对话以及用户参与改进系统性能等。

本博文探讨了基于预训练模型的角色对话生成，从数据构建到模型评估的全过程。通过创建角色扮演问答语料库和角色对话语料库，比较了基于检索的模型和基于生成的模型在自然度、角色契合度和信息性方面的表现。实验结果表明，基于生成的模型在生成自然、具有角色感和信息丰富的响应方面表现出色，结合角色对话数据的Gen-QA+Dial模型在整体表现上最优。

本文综述了自然提问模型和角色化聊天机器人的研究进展。在自然提问模型方面，TargetQ和TargetQ+Turn模型在目标问题实现率和问题自然度上表现突出，但在用户提问后的应对及整体对话自然度上仍有改进空间。对于角色化聊天机器人，通过基于QA对微调预训练模型，其在自然度和角色度方面显著优于基于检索的基线模型，并探讨了其在娱乐、教育和客服领域的应用前景。未来的研究方向包括优化模型架构、增加数据多样性以及结合情感分析等。

本文介绍了一种能够让聊天导向对话系统自然询问特定问题的响应生成模型。通过创建问题引导语料库（QGC）并结合基于Transformer的预训练语言模型，提出的模型在目标问题实现率和自然度方面均优于基线模型。实验结果表明，该模型在客服聊天系统、社交聊天机器人和智能助手等场景中有广泛应用前景。

本文探讨了自我效能感对客服聊天机器人用户体验（UX）评估的影响。研究表明，用户的自我效能感水平显著影响其对聊天机器人交互体验的期望和评价，高自我效能感用户对个性化和情感满足的需求更强，对服务体验质量更敏感。研究通过三个任务场景对聊天机器人的UX因素进行了评估，并分析了其可靠性及与自我效能感的关系。此外，研究还指出了未来方向，包括设计更全面的任务场景、招募实际客户参与研究以及探索其他领域聊天机器人的UX体验。

本文提出了一种通过候选回复重排来增强神经对话系统中自我表露的架构（SDEA），旨在解决现有对话系统生成回复平淡且缺乏吸引力的问题。基于社会渗透理论，将自我表露划分为三个等级（G、M、H），并通过半监督模型SDTM识别回复中的自我表露等级。实验结果表明，SDEA能够显著提高生成回复的自我表露水平，同时保持语义连贯性。该方法在推理阶段进行调整，适用于多种基于解码的对话模型。

本研究旨在收集和分析人们在对话中不愿回答问题的数据。通过招募参与者进行结构化对话，并结合自我评分与外部标注评分，成功构建了反映回答不情愿程度和提问难度的对话数据集。研究还使用多模态特征和机器学习模型（支持向量回归）对这些数据进行了建模分析，探索了不同特征组合对预测性能的影响，为开发更友好的对话系统提供了基础。

本文探讨了基于图变换的对话管理方法及其在对话系统中的应用，同时介绍了针对用户不愿回答问题的对话数据收集策略。以图为中心的对话管理方法通过图数据库统一处理对话状态跟踪与动作选择，具有灵活的系统架构和高效的处理能力。而为了提升对话代理的社交能力，研究还聚焦于通过跨文化交流的方法收集不愿回答问题的对话数据，并探索其在机器学习分类器中的应用。两者为对话系统的发展提供了新的思路和技术支持。

本文解析了一种基于对话模式与图变换的对话管理技术。通过引入对话行为选择规则，系统能够高效处理话轮转换并确定智能体的发言时机。文章详细介绍了槽填充规则、基于模式的选择规则、基于议程的选择规则以及修复响应规则，并探讨了对话系统的构成与性质。此外，文章还提出了一种基于图变换的新型对话管理方法，将对话状态编码为属性图，并通过图变换实现状态更新和动作选择。该方法具有灵活性、可扩展性和统一表示等优势，并在人类-机器人交互等场景中展示了其应用潜力。

本文详细解析了SUPPLE这一基于对话模式的对话管理方法，涵盖了对话模式的定义、会话历史的构建、议程的管理以及对话状态的更新规则和动作选择机制。文章还介绍了SUPPLE在智能客服和智能助手等场景中的应用，并总结了其灵活性、可复用性和动态性的优势，为构建高效、智能的对话系统提供了理论支持和实践指导。

本博文探讨了两项关于英语学习者口语能力评估与对话管理系统的新方法。在英语能力评估部分，研究人员利用LSTM神经网络，基于词汇、流利度和连贯性等多个特征，构建了一个增量预测模型，能够通过少量对话轮次逐步评估学习者的英语水平，具有较高的准确率和一致性。在对话管理部分，提出了SUPPLE方法，结合信息状态更新与自然对话框架的优势，实现灵活且自然的对话策略，适用于智能客服、语音助手和教育培训等多个场景。此外，博文还分析了将英语能力评估模型与SUPPLE方法结合的可能性与挑战，并展望了未来研究方向，旨在提升英语学习与

本研究探讨了个性故事在对话代理中的应用以及其对用户行为和评分的影响，同时开发了一种基于ACTFL口语能力面试的自适应语言评估方法。通过分析个性特质（如宜人性和外向性）对用户与对话代理交互体验的预测能力，研究发现宜人性与对话评分显著相关，而外向性的影响较小。此外，通过设计自适应口语能力面试并构建RNN增量评分模型，实现了与人工评分高度一致的自动化评估。这些成果为个性化对话系统和语言学习评估提供了重要参考。

本文探讨了对话系统的开发设计指南以及用户如何对与对话代理的交互进行评分。研究强调了设计指南对提升系统性能和用户体验的重要性，并提出了一种将个性问题嵌入故事中的创新方法，以更有效地收集用户个性信息。结果表明，用户的宜人性在评分中具有显著影响，而故事方法能够提升用户参与度和信息收集的有效性。这些发现为对话系统的个性化定制提供了理论依据和实践指导。

本文详细介绍了在对话系统竞赛中系统开发的设计指南，涵盖了系统设计的基本原则、情景跟踪系统（DSLC2）和旅游推荐系统（DRC）的具体设计与结果。文章还总结了关键设计要点，探讨了实际应用中的挑战，并展望了未来发展方向。通过这些内容，旨在帮助开发者提升对话系统的性能与用户体验。

本文介绍了多模态情感机器人与对话系统的设计指南，通过实验和竞赛实践探讨了情感表达在对话系统中的作用，并总结了三条关键设计指南：系统主动引导、减少对用户话语的依赖以及体现对用户话语的理解。这些指南在多个竞赛中得到成功应用，显著提升了系统的性能和用户体验。文章还展望了未来研究方向，包括情感组合的影响、更精准的情感模型开发以及指南在更多场景中的应用。

本研究探讨了多模态情感机器人在引发合作性说服对话方面的应用，构建了一个基于情感表达的对话系统，并通过实验分析了不同情感状态和多模态表达对说服效果的影响。研究发现，开心情感在自然度、拟人度和友善度方面表现最佳，而增加语音和手势模态能够显著提升系统的说服能力和用户接受度。此外，研究还指出了情感过渡模型的优化方向以及多情感系统的挑战。

本博文探讨了多模态对话研究中的两个重要方向：响应时机估计和多模态情感机器人引导合作对话的策略。在响应时机估计方面，提出了基于LSTM和对话上下文编码器的模型，并验证了视觉信息和上下文编码的有效性。在情感机器人部分，研究了多模态情感表达对合作对话的促进作用，积极情感表达在多数场景中效果显著，而消极情感则适用于特定情境。实验结果为未来人机对话系统的优化提供了理论支持和技术方向。

本文探讨了自动语音识别（ASR）系统在医疗咨询场景中的表现以及对话响应时机估计的研究。通过对多种转录服务的比较分析，研究发现手动转录优于自动服务，而YouTube的自动转录表现最佳。同时，研究提出了一种基于对话上下文编码器的响应时机估计模型，并引入视觉信息以提升多模态特征融合的有效性，旨在推动更加自然流畅的对话系统发展。

本博客探讨了基于少样本学习的文本生成与自动语音识别系统对比研究。研究重点包括使用提示学习方法改进M2T自然语言生成器的质量和覆盖范围，以及比较不同自动语音识别系统在医学领域视频会议上的表现。研究结果显示，Athena-Jurassic在生成高质量、语义控制的对话响应方面表现出色，而YouTube Captions在自动转录服务中表现优异。此外，博客还展望了未来的研究方向，包括提高远场语音识别性能和探索更多自动评估指标。

本博文对比了在少样本意义到文本生成任务中，GPT-Neo与Jurassic-1模型在基于知识图谱三元组和意义表示生成对话响应方面的性能。通过使用Athena-KG-Synthetic和Viggo数据集进行实验，评估了两种模型在不同提示格式和样本条件下的表现。结果表明，Athena-Jurassic在连贯性、语义准确性和泛化能力方面优于Athena-GPT-Neo，能够生成高质量且可控的自然语言响应。

本文探讨了餐厅推荐与开放域对话系统的最新研究进展。在餐厅推荐实验中，比较了多种模型在信息检索和片段相关性分类任务中的表现，发现基于语义的方法（如Cos-BERT）在捕捉语义方面优于基于关键词匹配的方法（如Cos-TF-IDF），而监督模型（如Dom-BERT）在性能上最佳但速度较慢。为提升系统效率，提出了结合无监督和监督模型的策略。在开放域对话系统实验中，研究了Athena系统的响应生成能力，结果表明在少样本提示学习中，Athena-Jurassic模型在连贯性和语义准确性上优于Athena-GPT-Neo

本文研究了如何扩展基于模式的信息导航对话系统，以更好地处理用户自然构造的无约束搜索请求。通过构建包含餐厅信息和用户查询的新数据集，并采用无监督、监督及迁移学习方法进行片段相关性分类实验，验证了监督模型在处理此类任务上的优势。研究提出了一个实体检索模块，旨在提高对话系统对用户个性化偏好的理解能力，并为后续跨领域应用提供了参考。

本文提出了一种基于 RoBERTa 和 GPT-2 的共情对话生成方法，通过结合常识知识和情感词典提升对话系统的情感感知与回应能力。该方法利用 RoBERTa 作为编码器提取上下文语义和情感信息，结合 GPT-2 解码器生成富有共情的回复，并通过常识知识和情感概念提取器（CKECE）引入外部知识，显著提升了生成效果。实验结果表明，该模型在情感准确率、困惑度及生成多样性等指标上均优于现有基线模型。

本文探讨了个性化抽取式摘要与共情对话生成的技术细节。个性化摘要部分通过整数线性规划实现有趣文档和句子的选择，并结合话语分析和兴趣估计提升信息传输质量；共情对话生成部分提出 RoBERTa-GPT2 架构结合常识知识和情感概念提取器（CKECE），在情感识别和回应质量方面取得显著成效。实验验证了两种技术的有效性，并展望了未来在自适应摘要、知识融合和多模态交互的发展方向。

本博文提出了一种基于语篇结构约束的高效个性化新闻摘要生成方法，通过构建包含语篇结构注释、用户资料和兴趣标注的新闻文章语料库，结合BERT、GRU、GNN等模型以及整数线性规划算法，实现从多主题新闻中提取用户感兴趣的句子并生成连贯的个性化摘要。实验表明，该方法在信息传递效率和摘要连贯性方面显著优于通用摘要方法，为对话式新闻交付提供了有效解决方案，并提出了未来研究方向，包括扩展数据集、优化模型和多模态融合。

本文探讨了如何预测和分析跨来源、语言和领域的口语理解（SLU）语料库的挑战性。通过使用多个深度神经网络模型对语料进行标注，并结合通用特征和玻璃盒分类器对复杂性进行建模，研究揭示了导致语料库复杂性的主要因素，如歧义性和训练数据覆盖不足。实验表明，该方法在多个基准语料库和实际部署的语料库中均能有效预测复杂性，并可用于模型选择、数据增强和质量评估，为口语理解系统的优化提供了重要参考。

本研究提出了一种基于分割的槽填充任务公式化方法，通过贝叶斯模型对槽段和非槽段进行概率建模，以实现更好的生成式建模效果。该方法采用PYPSM模型，结合塌缩吉布斯采样和基于格的前向后向采样技术，有效推断潜在变量，并通过最短路径算法寻找最优标注分割。实验结果表明，该方法在标注缺失率较高的情况下具有更强的鲁棒性和准确性，同时模型参数具有良好的可解释性。

本文介绍了两种用于自然语言处理任务的创新方法：一种是用于跨领域意图分类的层次联合模型，通过共享监督信号和层次化表示学习，提高了分类的准确性和召回率；另一种是用于槽填充任务的分段生成模型，在处理不完整标注数据时表现出色，通过利用非槽部分的模式并采用非参数贝叶斯方法进行分段生成建模。这两种方法分别针对不同的任务需求，展现了良好的性能，并为未来的研究提供了方向。

本文提出了一种基于分层联合建模的跨领域意图分类方法，结合BERT预训练模型，通过领域和意图的联合学习，有效提升了对话系统在跨领域场景下的意图识别性能。模型采用分层结构，利用领域信息辅助意图分类，并引入基于阈值的后处理方法平衡精度与召回率。实验结果表明，BERT-Joint在OOS数据集的多个变体上均表现出色，显著优于现有方法，具备广泛的应用前景，特别是在对话系统、信息检索和客户服务领域。

2021年国际口语对话系统研讨会（IWSDS 2021）于11月15-17日在新加坡以线上线下结合的方式举行，主题为‘以自然人为中心的对话式人工智能交互’。研讨会汇集了来自全球的研究人员和从业者，分享了在口语对话系统领域的最新研究成果与技术进展。内容涵盖自然语言理解、个性化生成、多模态交互、对话评估、对话建模及聊天机器人等多个方向，展示了对话式人工智能的前沿探索与应用前景。