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深度强化学习用于对话生成（论文笔记）weixin_41631180:我想问一下,迟钝的回复(dullresponse)指的是什么,是在没有理解这个词的意思.深度强化学习用于对话生成（论文笔记）红雨瓢泼:请问这篇论文的名字是什么深度强化学习用于对话生成（论文笔记）
前言在对话生成模型中，无论是目前应用广泛的seq2seq模型，还是各种GAN模型，都会存在生成的response和question之间语义关联性不强的问题。众多的NLPer从希望从多个角度去解决这个问题，其中基于主题的对话生成…
ACL2020总共收录56篇Dialogue相关的论文，达到历史之最。其中对话生成相关的论文数量最多达到15篇，其次是对话新任务和数据的发布大概有7篇，对话系统评价分析相关7篇，对话状态7篇，端到端对话系统6篇，对话理解相关5篇，对话策略学习4篇，多模态相关4篇，其他1篇。
基于已有的seq2seq模型以及上述需要解决的问题，我们调研了大量论文，下面摘取对“对话生成”借鉴意义比较大的重点来阐述。1.Copy机制这里介绍的论文是发表在ACL2017的《GetToThePoint:SummarizationwithPointer-GeneratorNetworks》
2、Auto-EncoderMatchingModel.为了解决在对话生成过程中的语义连贯性问题，提出了一种自动编码器匹配模型，其中包含两个自动编码器和一个映射模块。.论文：《AnAuto-EncoderMatchingModelforLearningUtterance-LevelSemanticDependencyinDialogueGeneration》.论文链接：.模型...
本文对百度NLP入选AAAI2020的对话生成领域入选论文《KnowledgeGraphGroundedGoalPlanningforOpen-DomainConversationGeneration》进行详细解读，该论文针对如何让机器生成有内容并且主题连贯的多轮开放域对话进行了讨论。
论文简述：神经网络模型通常面临将常识纳入开放对话系统的挑战，本文提出了一种新的基于知识的对话生成模型，该模型将问题表示和知识匹配从知识库问答任务中转移出来，以促进对话生成过程中的话语理解和事实知识的选择。此外，本文...
原标题：ACL2019对话系统论文综述，一文带你纵览16篇前沿研究.机器之心专栏.作者：UdeskAILab研究员WillLi.自然语言处理的国际顶级会议ACL2019刚在文艺复兴的发源地-意大利的佛罗伦萨落下帷幕，最佳论文等各奖项也都名花有主。.本文概述了ACL对话与交互...
腾讯AILab在对话生成及文本生成技术均有相关的论文被AAAI2019接收。短文本中生成回复4.短文本对话中的多样性回复GeneratingMultipleDiverseResponsesforShort-TextConversation
数据集描述：MELD主要用于对话中的情感识别，也有部分论文将其用于情感对话生成或者多模态对话生成。它包括1433个对话、13708个语句，提供了3大类粗粒度情感标签以及7种细粒度情感标签。
深度强化学习用于对话生成（论文笔记）weixin_41631180:我想问一下,迟钝的回复(dullresponse)指的是什么,是在没有理解这个词的意思.深度强化学习用于对话生成（论文笔记）红雨瓢泼:请问这篇论文的名字是什么深度强化学习用于对话生成（论文笔记）
前言在对话生成模型中，无论是目前应用广泛的seq2seq模型，还是各种GAN模型，都会存在生成的response和question之间语义关联性不强的问题。众多的NLPer从希望从多个角度去解决这个问题，其中基于主题的对话生成…
ACL2020总共收录56篇Dialogue相关的论文，达到历史之最。其中对话生成相关的论文数量最多达到15篇，其次是对话新任务和数据的发布大概有7篇，对话系统评价分析相关7篇，对话状态7篇，端到端对话系统6篇，对话理解相关5篇，对话策略学习4篇，多模态相关4篇，其他1篇。
基于已有的seq2seq模型以及上述需要解决的问题，我们调研了大量论文，下面摘取对“对话生成”借鉴意义比较大的重点来阐述。1.Copy机制这里介绍的论文是发表在ACL2017的《GetToThePoint:SummarizationwithPointer-GeneratorNetworks》
2、Auto-EncoderMatchingModel.为了解决在对话生成过程中的语义连贯性问题，提出了一种自动编码器匹配模型，其中包含两个自动编码器和一个映射模块。.论文：《AnAuto-EncoderMatchingModelforLearningUtterance-LevelSemanticDependencyinDialogueGeneration》.论文链接：.模型...
本文对百度NLP入选AAAI2020的对话生成领域入选论文《KnowledgeGraphGroundedGoalPlanningforOpen-DomainConversationGeneration》进行详细解读，该论文针对如何让机器生成有内容并且主题连贯的多轮开放域对话进行了讨论。
论文简述：神经网络模型通常面临将常识纳入开放对话系统的挑战，本文提出了一种新的基于知识的对话生成模型，该模型将问题表示和知识匹配从知识库问答任务中转移出来，以促进对话生成过程中的话语理解和事实知识的选择。此外，本文...
原标题：ACL2019对话系统论文综述，一文带你纵览16篇前沿研究.机器之心专栏.作者：UdeskAILab研究员WillLi.自然语言处理的国际顶级会议ACL2019刚在文艺复兴的发源地-意大利的佛罗伦萨落下帷幕，最佳论文等各奖项也都名花有主。.本文概述了ACL对话与交互...
腾讯AILab在对话生成及文本生成技术均有相关的论文被AAAI2019接收。短文本中生成回复4.短文本对话中的多样性回复GeneratingMultipleDiverseResponsesforShort-TextConversation
数据集描述：MELD主要用于对话中的情感识别，也有部分论文将其用于情感对话生成或者多模态对话生成。它包括1433个对话、13708个语句，提供了3大类粗粒度情感标签以及7种细粒度情感标签。
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