qys27182812的博客

\infty∞点乘：a \cdot b叉乘：a \times b除以：a \div b属于： /in不属于：/notin小于等于号直接输入 \le,或，\leq大于等于号直接输入 \ge 或\geq分式： \frac{}{} 小于号用 \textless 大于号用 \textgreater加减号 \pm定义符号，等号上有箭头 \triangleq加amssymb宏包\quad表示 间距1m宽度\qquad 表示2m的宽度 ...

摘要情感可控的回复生成是一项兼具吸引力和价值性的任务，旨在使开放域的对话更具同理心和吸引力。现有的方法主要是通过在标准交叉熵损失中加入正则化项来增强情感表达，从而影响训练过程。然而，由于缺乏对内容一致性的进一步考虑，加剧了回复生成任务中常见的安全回复问题。此外，以往的模型还简单地忽略了有助于建模查询和回复之间关系的查询情感，从而进一步损害了一致性。为了缓解这些问题，我们提出了一种名为“课程式对偶学习”（CDL)的新框架，该框架将情感可控的回复生成扩展为对偶任务，以交替生成情感回复和情感查询。CDL利用聚

摘要对话系统具有在对话期间表达特定情感的能力是值得期待得，这对系统的可用性和用户满意度的提高具有直接的、量化的影响。在仔细调查了现实生活中的对话数据后，我们发现用语言表达情感至少有两种方式。一种是通过使用强烈的情感词来显性地描述情感状态，另一种是通过以不同的方式含组合中性词来隐性地增加情感体验的强度。我们提出了一个情感对话系统(EmoDS)，它可以为输入生成连贯且有有意义的回复，同时在一个统一的框架内显式或隐式地表达期望的情感。实验结果表明，EmoDS在BLEU、多样性和情感表达质量三个方面的表现均优于

EmoElicitor：一种具有用户情感反应感知的开放域回复生成模型摘要产生情感回复对于建立类似人类的对话系统至关重要。然而，现有的研究只关注于通过控制对话系统的情感来产生回复，而忽略了对话系统的最终关注点用户的感受。本文提出了一种新的变分模型EmoElicitor，用于产生能够激发用户特定情感的适当回复。我们将系统回复后的下一轮话语纳入后验网络以丰富上下文，并利用预先训练的语言模型将单个潜在变量分解为多个连续变量来指导生成回复。在真实世界的数据集上进行的大量实验表明，EmoElicitor不仅在多

摘要生成带有情感语言是构建具有共情能力的自然语言处理主体的关键一步。然而，这一研究路线面临的一个主要挑战是缺乏大规模的带标签的训练数据，之前的研究仅限于少量的人类标注情感标签。此外，明确控制生成文本的情感和情绪也是困难的。在这篇文章中，我们采取了一种更激进的方法：我们借用了Twitter数据的想法，这些数据自然地被贴上了表情符号的标签。我们收集了大量的Twitter对话语料库，其中包括回应...

情感化聊天机：结合内外记忆的情感对话生成摘要情感的感知和表达是对话系统或会话代理成功的关键因素。然而，到目前为止，这一问题还没有在大规模对话生成中得到研究。本文中，我们提出的情感聊天机(ECM)不仅在内容上(相关性和语法性)，而且在情感方面(情感一致性)也能产生合适的回复。据我们所知，这是第一个考虑到大规模对话生成中涉及情感因素的工作。ECM使用三种新机制来解决这一问题：(1)通过嵌入情感...