彭伟的博客

发布GPT-4的API公布技术论文 * 公开System CardChatGPT Plus：集成GPT-4的ChatGPT升级版工具整理：更多有趣MRC文章见：复旦团队发布国内首个模型MOSS 类ChatGPT【OpenAI 多模态预训练】VideoGPT？微软透露GPT-4或将在下周发布GPT4来了？10秒钟做一个网站ChatGPT？听说Biying把它下架了又一个国内类ChatGPT模型？【秘塔科技上线自研LLM大模型「对话写作猫」】BERT用于文本分类方法利用逆向思维的机器阅读理解。

这一部分我们不仅仅验证了生成的回复的质量，同时我们还对生成的回复以及所采取的策略是否一致进行了验证，其中深蓝色表示是一致的情况，浅蓝色表示的是不一致的情况。今天给大家分享一篇在KBS的关于情感对话的论文。主要思想是从利用用户的情感反馈信息来进行策略选择，并且帮助生成支撑性的回复。对于最后一个样本，我们发现所有的模型都出现了不一致的情况，这有可能是对话历史过长导致的长距离依赖问题。我们还统计了生成的回复和策略之间一致性的得分。发现我们的模型能够大幅度的超越base模型。

这篇文章主要考虑的是做一个未来策略的安排，在其中用到了A*搜索算法，分别计算了基于历史，对当前作出的判断以及对未来的一个规划实验效果，充分的说明了模型的有效性。该函数有两部分打分组成，第1部分打分表示的是根据过去的信息来得到当前的一个策略，第2部分的打分是如何考虑未来的信息评估用户的反馈（肯定要选择反馈好的策略）。实验部分主要的是两个实验，第1个是回复生成的实验，第2个是策略预测的实验，那么这个也是给了这些相关的实验来证明模型的有效性。整个模型包含4个部分，左边是编码部分，右边是策略的预测以及解码部分。

这篇文章的一个创新点其实就在于说一个句子可能是有不同的策略所构成的，所以在进行回复的时候需要考虑混合的策略。但是比较令我奇怪的一个地方，就是作者再进行优化的时候，其实还是用one-hot的标签是进行优化的，因此是否能够准确地学习到多策略的这种情况任然值得改进，以及attention机制也有很大的改进空间。或许这可以成为未来的研究方向之一。靠在座的各位了！抱拳！相关论文整理指路->点这里更多有趣MRC文章见：利用逆向思维的机器阅读理解。相关文献。

今天给大家分享一篇在IJCAI 2022的关于情感对话的论文。该论文由中科院信工所彭伟、胡玥老师团队发表，主要思想是从认知的角度来挖掘用户隐式表达的意图信息，以及建模用户的意图、情感问题和对话历史之间的关系。

今天给大家介绍一下Towards Emotional Support Dialog Systems这篇由黄老师团队发表在2021 ACL的数据集。

这一篇博客主要分析一下，目前在情感支撑，也就是心理咨询这个场景下面相关论文的一些最新情况，论文的链接以及主要的思想。后续会具体的来介绍每一篇文章的动机，方案，实验结果。

近年来，随着自然语言处理技术的快速发展，人机对话系统受到了很多关注，并逐渐成为了学术界和工业界的研究热点。人机对话系统不断发展进步，应用范围不断扩大，人们对它也有了更高的要求，希望机器在关注回复内容的基础上，可以与人进行更深入的交流。近期的一些工作表明[10, 13, 15,16, 18-21, 23]，在人机对话系统中，除了回复内容之外，机器与人的情感交流也是一个重要问题。人类可以通过语言进行情感上的交流，获得情感上的慰藉，对话系统想要和人类进行有效的情感沟通，就必须具备一定的情感能力。具体来说...

Semantic-Enhanced Explainable Finetuning for Open-Domain DialoguesProblem:如何在开放域中进行语义控制？Motivation：目前在一些任务型对话或者是协商和劝说对话当中，对话流会根据对话的act和策略去进行控制。如何在开放域问答将预训练语言模型和Modular diagram进行结合是这篇文章的主要动机。combine pretrained language models with the modular dialogu

Hybrid Curriculum Learning for Emotion Recognition in Conversation改论文发表于2022 AAAI，阿里巴巴团队，旨在用课程学习解决对话情感识别动机：Motivated by recent studies which have proven that feeding training examples in a meaningful order rather than considering them randomly can boost

Co-GAT: A Co-Interactive Graph Attention Network for Joint Dialog Act Recognition and Sentiment Classification动机where dialog act and sentiment can indicate the explicit and the implicit intentions separately. SC can detect the sentiments in utterances