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1.
针对端到端的对话生成模型普遍存在无意义安全回复和大量重复词汇的问题,和将外部知识引入对话系统的挑战,提出基于知识迁移和双向异步序列的对话生成模型.将知识库中的外部知识融合到对话生成模型并显式地生成在回复语句中;使用预训练的知识库问答模型获取输入语句的知识表达、候选知识表达以及关键字;搭建2个编码器?解码器结构,通过双向异步解码将关键字显式地生成在对话回复中;编、解码阶段均引入预训练模型的知识理解和知识表达能力,提升对话生成对知识信息的捕捉能力.提出重复检测惩罚机制,通过赋予惩罚权重的方式减少对话生成中的重复词汇.实验结果表明,所提模型在自动评估和人工评价指标上均优于已有的对话生成方法. 相似文献
2.
3.
4.
对话系统作为人机交互的重要方式,有着广泛的应用前景。现有的对话系统专注于解决语义一致性和内容丰富性等问题,对于提高人机交互以及产生人机共鸣方向的研究关注度不高。如何让生成的语句在具有语义相关性的基础上更自然地与用户交流是当前对话系统面临的主要问题之一。首先对对话系统进行了整体情况的概括。接着介绍了情感对话系统中的对话情绪感知和情感对话生成两大任务,并分别调研归纳了相关方法。对话情绪感知任务大致分为基于上下文和基于用户信息两类方法。情感对话生成的方法包括规则匹配算法、指定情感回复的生成模型和不指定情感回复的生成模型,并从情绪数据类别和模型方法等方面进行了对比分析。然后总结整理了两大任务下数据集的特点和链接便于后续的研究,并归纳了当前情感对话系统中不同的评估方法。最后对情感对话系统的工作进行了总结和展望。 相似文献
5.
Many organizations struggle to meaningfully engage with their stakeholders on political, societal and environmental topics via social media. Often such discourses unravel into splintered and negative conversations, raising the question whether organizations can and should exercise some level of control and ‘steering’ in these conversations and, if so, how stakeholders would react to such ‘top down’ moderation. Existing studies lack empirical insights into the impacts of different levels of moderation in social media conversations on stakeholder attitudes. Two experimental studies were developed to test the effect of different levels of organizational moderation on stakeholder attitudes towards organizations. We show that increased levels of moderation negatively affect attitudes towards an organization, satisfaction with an organization's performance, and trust in the organization. Increased moderation also significantly undermines beliefs in the commitment of the organization to its stakeholders and control mutuality. This paper extends recent qualitative attempts to build new theory around stakeholder dialogues on social media by testing the effects of varying levels of moderation in such dialogues. 相似文献
6.
随着国内外智能音箱的普及,AI语音已逐步渗透到了大众的生活中,人们越来越倾向去使用一台可以通过语音控制的家电,它不仅可以脱离遥控器,还可以带来美妙的音乐和有声书,还能告知你所关心的天气和交通,甚至困扰你很久的百科知识等。但目前市面上主流的交互方式均采用一次唤醒一次问答的形式,这种交互方式的用户体验并不叫好,用户更渴望自然流畅的对话体验、类人化的交互体验——一次唤醒多次对话,全双工对话技术应运而生。本文对语音家电全双工对话技术测试方法进行了详细的研究解读,明确了在语音家电领域全双工技术的基本测试要求、测试方法及测试报告输出等,为语音家电全双工对话技术的测试提供了指引。 相似文献
7.
PPP 项目引入竞争性磋商便于政府通过与社会资本方的信息交换明确采购需求,为政府确定合理的项目质量标准提供有效依据。但事前成本的套牢和沉没问题往往导致社会资本方降低采购阶段努力水准从而造成政府采购效率损失,通过构建社会资本方博弈模型分析竞争性磋商对其采购阶段努力水准的激励机制。研究结果表明,政府在竞争性磋商机制中通过信息交换可以有效解决逆向选择问题;通过提升项目质量水平可激励社会资本方在采购阶段付出高努力水准以实现采购效率;但过高的质量水平反而加剧社会资本方竞争从而产生负向激励作用,因此政府需合理控制激励强度以提高采购效率。研究成果以期为政府在 PPP 项目中合理运用竞争性磋商机制提供借鉴。 相似文献
8.
Dialogue state tracking(DST)leverages dialogue information to predict dialogues states which are generally represented as slot-value pairs.However,previous work usually has limitations to efficiently predict values due to the lack of a powerful strategy for generating values from both the dialogue history and the predefined values.By predicting values from the predefined value set,previous discriminative DST methods are difficult to handle unknown values.Previous generative DST methods determine values based on mentions in the dialogue history,which makes it difficult for them to handle uncovered and non-pointable mentions.Besides,existing generative DST methods usually ignore the unlabeled instances and suffer from the label noise problem,which limits the generation of mentions and eventually hurts performance.In this paper,we propose a unified shared-private network(USPN) to generate values from both the dialogue history and the predefined values through a unified strategy.Specifically,USPN uses an encoder to construct a complete generative space for each slot and to discern shared information between slots through a shared-private architecture.Then,our model predicts values from the generative space through a shared-private decoder.We further utilize reinforcement learning to alleviate the label noise problem by learning indirect supervision from semantic relations between conversational words and predefined slot-value pairs.Experimental results on three public datasets show the effectiveness of USPN by outperforming state-of-the-art baselines in both supervised and unsupervised DST tasks. 相似文献
9.
意图识别是口语理解中的重要任务,关乎整个对话系统的性能。针对新领域人机对话系统中训练语料较少,构建可训练语料十分昂贵的问题,提出一种利用胶囊网络改进领域判别器的领域适应方法。该方法利用领域对抗神经网络将源域的特征信息迁移至目标域中,此外,为了保证领域意图文本的特征质量,对源域和目标域的特征表示进行再次提取,充分获取意图文本的特征信息,捕捉不同领域的独有特征,提高领域的判别能力,保障领域适应任务的可靠性。在目标域仅包含少量样本的情况下,该方法在中文和英文数据集上的准确率分别达到了83.3%和88.9%。 相似文献
10.
李永成 《重庆理工大学学报(自然科学版)》2014,(12):11-17
在哲学的语用学转向和非形式逻辑对话与论辩理论等理论的影响下,法律推理研究历经了一个由语形和语义研究到语用研究的转向。在具有强烈对话或论辩色彩的法律实践特别是司法实践中,法律推理研究的这种语用转向,为司法实践中之法律推理提供了新的分析评价视角,也为理性司法提供了更为恰当的逻辑理性根基。 相似文献