诸神缄默不语

ACL-IJCAI-SIGIR顶级会议论文报告会（AIS 2022）笔记3：对话和生成

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录

录播视频地址：AIS 2022丨ACL-IJCAI-SIGIR顶级会议论文报告会回放视频公开啦
智源官网活动主页，有详细议程的介绍：ACL-IJCAI-SIGIR顶级会议论文报告会（AIS 2022）

本文关注5月14日的对话和生成部分。主要内容是截图slides，并附注一些讲解内容。比我之前写cs224w和李宏毅的笔记会简略很多，在图中不言自明的内容我就不另附介绍了。

文章目录

1. 前沿趋势报告2：AIS2022对话与生成研究概述
- AIS 2022
- ACL 2022
- IJCAI 2022
- SIGIR 2022
2. Session 3：Dialog and Generation（对话和生成）
- 1. AdaLoGN
- 2. 结合任务对话和开放域对话的语料集
- - 语料集
  - The PLATO-MT Model with Prompt-based Mechanism
  - DuClarifyDial as a New Benchmark
- 3. 问题生成
- 4. 预训练模型里的隐变量
- 5. 检索式对话
- 6. 线上陪伴型机器人、情感对话
- - 6.1 MISC
  - 6.2 $C^3KG$
  - 6.3 HICR
- 7. COSPLAY
- - 7.1 背景
  - 7.2 动机
  - 7.3 模型
  - 7.4 实验与分析
- 8. 中立语句演示原因

1. 前沿趋势报告2：AIS2022对话与生成研究概述

哈尔滨工业大学张伟男

选择了一些代表性文章

AIS 2022

ACL 2022

state tracking（domain的slot）

串联为pipeline

IJCAI 2022

SIGIR 2022

当前会话、用户历史信息、相似用户

2. Session 3：Dialog and Generation（对话和生成）

1. AdaLoGN

南京大学厉肖

蕴涵关系

由已知关系推到出其他关系的过程→对图上结构的扩展

四选一

初始构建图
句法规则（否定，如动词互为反义词）

神经+符号推理
roberta→token平均值
图扩充

2. 结合任务对话和开放域对话的语料集

百度徐俊


黄色部分：知识型对话
问答对话

语料集

The PLATO-MT Model with Prompt-based Mechanism

DuClarifyDial as a New Benchmark

3. 问题生成

复旦大学

彩色是要求的答案，模型需要学会提问

本文针对multi-hop问题生成：

关系图
实体能够保证问题深度（美国总统妻子是什么职业）

当前实体是否必须出现在问题中（flag）

4. 预训练模型里的隐变量

复旦大学陈伟

未来预测策略：可以让解码器有更好的规划能力


KL loss：假设原来是正态分布，最小化分布差值
free bits：KL loss达到一定阈值后才开始优化
BOW loss：隐变量直接非自回归地预测词汇，希望隐变量能够包含response信息


先在reddit-short上用比较大的batch size做预训练，再在reddit-long上用比较小的batch size做预训练

同时增加相关性BLEU和多样性distinct（一般不能同时）

5. 检索式对话

复旦大学陈伟
 本文聚焦在第一阶段，有大量response，抽取

检索效率

正例：有相同response
对比损失

6. 线上陪伴型机器人、情感对话

小米李嫣然

6.1 MISC

应该指的是2021年清华的这篇：Towards Emotional Support Dialog Systems
询问情况，推理背景信息，做疏导

常识知识库
comet模型：常识生成模型，输入situation，推理出情绪状态、需求

knowledge-enhanced context representation
选择策略的分布，和矩阵相乘，得到mixed stragy representation

上述论文是这篇


长句子的混合策略
只需要原有的监督信号

6.2 $C^3KG$

常识+对话

应该选择什么知识来辅助理解对话



单轮对话，标注情感和意图

event的转折

6.3 HICR

纯文本安抚→富媒体/多模态


玩游戏、听歌

基于用户信息进行推荐

7. COSPLAY

北京工业大学徐晨

7.1 背景

7.2 动机

保持一致性的同时给对方表达更多persona的机会

7.3 模型

强化学习
鼓励提问



迫使模型围绕共同话题聊天

7.4 实验与分析

紫色表示模型对自身的关注，暗色表示对对方的

8. 中立语句演示原因

信工所李江楠
 缺点是缺乏对情绪信息的使用

聚类预测

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　　随着Linux应用的扩展许多朋友开始接触Linux，根据学习Windwos的经验往往有一些茫然的感觉：不知从何处开始学起。这里介绍学习Linux的一些建议。　　一、从基础开始：常常有些朋友在Linux论坛问一些问题，不过，其中大多数的问题都是很基础的。例如：为什么我使用一个命令的时候，系统告诉我找不到该目录，我要如何限制使用者的权限等问题，这些问题其实都不是很难的，只要了解了 Linu
hibernate dao层应用之HibernateDaoSupport二次封装 wangzhezichuan DAO Hibernate
/** * <p>方法描述:sql语句查询返回List<Class> </p> * <p>方法备注: Class 只能是自定义类 </p> * @param calzz * @param sql * @return * <p>创建人：王川</p> * <p>创建时间：Jul

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