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[论文笔记]Are Large Language Models All You Need for Task-Oriented Dialogue?
引言 今天带来论文Are Large Language Models All You Need for Task-Oriented Dialogue?的笔记。 主要评估了LLM在完成多轮对话任务以及同外部数据库进行交互的能力。在明确的信念状态跟踪方面，LLMs的表现不及专门的任务特定模型。然而，如果为它们提供了正确的槽值，它们可以通过生成的回复引导对话顺利结束。 1. 总体介绍 本篇工
Dynamic Extraction of Subdialogues for Dialogue Emotion Recognition
对话情感识别的子对话动态提取 摘要1. 介绍2 相关工作2.1 对话上下文建模2.2 常识知识 3 方法3.1 问题定义3.2 模型概述3.3 特征提取模块3.4 依赖性建模3.5 交互式子对话提取模块3.6 重要性增强的多头自注意力模块3.7 子对话框主题提取模块3.8. 分类模块 四、实验4.1 数据集4.1 实验细节4.2 基线4.3. 结果与分析 摘要 对话中的情绪识别
###好好好#####论文泛读·Adversarial Learning for Neural Dialogue Generation
导读 这篇文章的主要工作在于应用了对抗训练（adversarial training）的思路来解决开放式对话生成（open-domain dialogue generation）这样一个无监督的问题。 其主体思想就是将整体任务划分到两个子系统上，一个是生成器（generative model），利用seq2seq式的模型以上文的句子作为输入，输出对应的对话语句；另一个则是一个判别器（di
【论文阅读】Conversations Are Not Flat: Modeling the Dynamic Information Flow across Dialogue Utterances
目录 一、简介1. 背景2. 简介 二、方法1. 任务2. 模型架构Input EmbeddingTransformer BlockFlow ModuleResponse Generator 3. 训练目标4. Flow Score 三、实验1. 数据集2. 实验设置3. Baseline回复生成交互对话评估 4. 评价指标dialogue response generationintera
Dialogue System for Unity制作剧情，我们需要一个什么样的需求
我们先看下改版的Dialogue System for Unity要完成我们仙剑demo的效果。 好了，忙忙活活，看到效果了吧，如果对效果不满意，想要考虑做一个电视剧级别的剧情系统，那么建议在制作过程中，招聘一名专业的分镜师，这就不在我们讨论的范围内了，以上这个东西是怎么实现的呢，就是我们前面用得到东西，我已经把整个需要的东西写好了做成预制件了，想使用，只要拖预制件进场景，然后
Dialogue System for Unity文档中英对照版（简雨原创翻译）完结篇（内置脚本使用，脚本API）
这一篇是Dialogue System for Unity翻译的最后一篇了，本来这一篇是夹在前六篇里面的一个章节，之所以提出来是因为是我认为这一篇是整个Dialogue System for Unity使用的核心，只有学好这一篇的内容，Dialogue System for Unity才可以得心用手的使用，这一篇的翻译也与其他前几篇不同，前几篇大量使用机翻，之后只是把一些翻译特别别扭的才改了一下，
Dialogue System for Unity文档中英对照版（简雨原创翻译）第六篇（音序器相关，语音同步）
AddingVoiceovers to Alert Messages To addextra handling, such as a voiceover (VO), to Alerts, add a Lua observer toVariable["Alert"]: 添加画外音警报消息 添加额外的处理，如画外音（VO），警报，添加一个Lua观测变量[“警报”]： If
Dialogue System for Unity文档中英对照版（简雨原创翻译）第四篇（关于主流ui插件拓展相关）
接续上一篇 UnityQuest Log Window (Old) Thissection applies to the old Unity Quest Log Window. TheUnity Quest Log Window component displays a quest log window using Unity GUI.You can use it as-is or
Dialogue System for Unity文档中文对照版（简雨原创翻译）第三篇（口型，语音同步相关）
When the conversation uses thisdialogue entry, it will play the Voice() command in the Sequence field. Thiscommand will play the audio clip and the animation and wait until both aredone. 当会话使用对话的
Dialogue System for Unity文档中文对照版（简雨原创翻译）第一篇（我们开始仙剑demo的剧情）
这篇文档本身有快300页，因为实在太多，所以不像前面的插件那样翻译的，很多地方直接用了机翻，因为文字量实在太大，如果翻译完全套，再加上讲解的话，估计要花几个月的时间，对于普通的程序来说，其实机翻对照上下文完全可以掌握该插件的用法，在这个的最后我会提供chm版的DialogueSystem for Unity 本地API和整个机翻的原文和翻译以后文章word版本对照，有兴趣的朋友可以在
代码阅读:AAAI 2022 Knowledge Bridging for Empathetic Dialogue Generation
代码：GitHub - qtli/KEMP: [AAAI 2022] Knowledge Bridging for Empathetic Dialogue Generation 论文：https://arxiv.org/abs/2009.09708 在这篇代码阅读中，我只分析论文中关于情感上下文图以及情感上下文编码器的部分，一直到论文阅读中的4.3.2情绪信号感知。 论文阅读总结:AAAI
论文阅读总结:AAAI 2022 Knowledge Bridging for Empathetic Dialogue Generation
代码：GitHub - qtli/KEMP: [AAAI 2022] Knowledge Bridging for Empathetic Dialogue Generation 论文：https://arxiv.org/abs/2009.09708 代码阅读：CSDN 个人总结：这篇论文主要的创新点是外部知识部分（ConceptNet和Nrc_Vad），建立了情感上下文图。首先根据对话，对每
【论文笔记】Knowledge Bridging for Empathetic Dialogue Generation
Knowledge Bridging for Empathetic Dialogue Generation 文章目录 Knowledge Bridging for Empathetic Dialogue Generation1. Motivation2. Main idea3. Model3.1 Emotional Context Graph3.2 Emotional Context En
论文精读Multi-Party Empathetic Dialogue Generation: A New Task for Dialog Systems
论文精读 20221103组会精读论文 ACL 2022 long24 Multi-Party Empathetic Dialogue Generation: A New Task for Dialog Systems 笔记
EmpDG: Multi-resolution Interactive Empathetic Dialogue Generation论文笔记
文章目录 一，先看问题二，再看评价三，方法（一）整体架构（二）特征表示及处理（三）Improved WGAN 四，实验的结果五，总结 一，先看问题 这是我读的第一篇跟generation有关的论文。读这篇的原因是，在GitHub上我直接使用关键词Empathetic dialogue搜索，开源代码排序靠前的是这篇，coling 2020上的paper。翻译下标题：EmpDG：多分
AAAI 2021 Structured Co-reference Graph Attention for Video-grounded Dialogue
动机 基于视频的对话系统(VGDS)允许AI引擎“观察”（（即理解一个视频）和“对话”（即，在一个对话中交流理解）。具体地说，给定一个视频，由一系列QA对组成的对话历史，以及一个关于视频的后续问题，目标是推断一个自由形式的自然语言回答问题。近年来，基于视频的对话系统被提出来推进VQA以基于视频与人类进行有意义的对话。虽然最近的努力在提高反应的质量方面取得了很大的进展，但业绩仍然远远不能令人满意。
Dialogue Transformers：如何解决医学大模型【偏离主诉和没抓住核心】，建立抗干扰的能力，使得发现用户问题会一追到底？
Dialogue Transformers：实现抗干扰能力的对话模型 抗干扰能力基于 Transformer 的实现技术优化目标 抗干扰能力 前置知识：从【注意力机制】开始，到【Transformer】的零基础【大模型】系列 Dialogue Transformers 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1910.00486.pdf 医学大
论文阅读笔记( 一 )：Graph-Evolving Meta-Learning for Low-Resource Medical Dialogue Generation
论文阅读笔记( 一 )：Graph-Evolving Meta-Learning for Low-Resource Medical Dialogue Generation “知识是基础，汗水是实践，灵感是思想火花，思想火花人人有，不要放弃它。Chance favors the prepared mind.”——袁隆平寄语青年人 文章目录 论文阅读笔记( 一 )：Graph-Evolvi
Graph-Evolving Meta-Learning for Low-Resource Medical Dialogue Generation翻译
摘要 具有良好结构化医学知识的人类医生仅需通过与患者的几次对话就能诊断出疾病。相比之下，现有的基于知识的对话系统通常需要大量的对话样例来学习，因为它们无法捕获不同疾病之间的相关性，而忽略了其中共享的诊断经验。为了解决这个问题，我们提出了一个更自然，更实用的范式，即低资源医疗对话生成，可以将诊断经验从源疾病转移到具有少数数据目标疾病。它在常识知识图上大写，以表征先前的疾病症状关系。此外，我们开发了
Chinese medical dialogue data 中文医疗对话数据集
Chinese medical dialogue data 中文医疗对话数据集 Data_数据中有6个文件夹分别是: <Andriatria_男科> 94596个问答对 <IM_内科> 220606个问答对 <OAGD_妇产科> 183751个问答对 <Oncology_肿瘤科> 75553个问答对 <Pediatric_儿科> 101602个问答对 <Surgical_外科> 115991
论文略读 | MultiWOZ - A Large-Scale Multi-Domain Wizard-of-Oz Dataset for Task-Oriented Dialogue Modelli
面向任务型对话建立的大规模多域数据集 1. 数据集介绍 （1）基本信息 面向多个domains和topicsfully-labeledhuman-human written conversationssize: 10k（复杂性和丰富的语言变化）标记了 dialogue belief state 和 dialogue actions，每段对话都注有一系列对话状态和相应的系统对话行为。提供了数据
Task-oriented Dialogue System for Automatic Disease Diagnosis via Hierarchical RL翻译
摘要 在本文中，我们专注于在面向任务的对话环境中使用加强学习（RL）方法来学习自动疾病诊断。与常规的RL任务不同，疾病诊断的动作空间（例如，症状）很大，尤其是当疾病数量增加时。但是，现有的方法针对该问题采用了一个flat RL策略，该策略通常在简单任务中效果表现很好，但在诸如疾病诊断之类的复杂情况下面临重大挑战。为此，我们提出将一个两级分层策略整合到对话策略学习中。高级策略由一个名为master
论文阅读-Towards Quantifiable Dialogue Coherence Evaluation
目录 出处 背景 1. 现有的自动评价方式 2. 本文出发点 模型 效果 1. 和其他自动评价指标相比 2. 采用不同的loss 3. GoodCase及BadCase 出处 中山大学2021年提出的评价指标训练框架QuantiDCE，输出一个分数来衡量对话连贯性。论文及开源代码 背景 连贯性可以很好很直观的评价对话效果。 1. 现有的自动评价方式 1