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基于多信息感知的多方对话问答方法

北京大学学报（自然科学版） 2023年第1期59卷 21-29页

作者：高晓倩周夏冰张民苏州大学计算机科学与技术学院苏州215000

目前基于多方对话文本的自动问答任务侧重于探索对话结构信息或说话者角色信息,忽视问题文本和对话文本的交互。针对这一问题,提出一个融合多信息的全新模型。该模型使用图卷积神经网络,对多方对话文本中的话语结构、说话者角色以及问题... 详细信息

目前基于多方对话文本的自动问答任务侧重于探索对话结构信息或说话者角色信息,忽视问题文本和对话文本的交互。针对这一问题,提出一个融合多信息的全新模型。该模型使用图卷积神经网络,对多方对话文本中的话语结构、说话者角色以及问题-上下文信息进行分层次建模,并设计合理的基于注意力机制的交互层,通过选择更有帮助的信息,加强对多方对话文本的理解。此外,该模型首次对问题和上下文间的显式交互给予关注。实验结果表明,所提模型的性能优于多个基线模型,实现对多方对话文本的深层次理解。

关键词：多方对话自动问答图卷积网络注意力机制

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动态查询窗口引导的回复关系发现方法

集成技术 2024年

作者：张竞文崔诗尧张兴华苏涛宇柳厅文中国科学院信息工程研究所中国科学院大学网络空间安全学院

在多人群聊会话中，判断群聊历史消息之间的回复关系是对话领域的一项重要任务。现有的相关工作还未关注并解决以下两个数据分布方面的问题：长度较短的消息往往出现的频率更高，而短文本包含的语义信息较少，限制了模型的学习能力；存... 详细信息

在多人群聊会话中，判断群聊历史消息之间的回复关系是对话领域的一项重要任务。现有的相关工作还未关注并解决以下两个数据分布方面的问题：长度较短的消息往往出现的频率更高，而短文本包含的语义信息较少，限制了模型的学习能力；存在回复关系的正样本数量往往远少于负样本数量，导致模型在训练过程中容易出现数据偏斜问题，降低了模型处理正样本的性能。针对这两个问题，该文提出了一个基于预训练语言模型的改进模型，首先通过动态查询窗口建模来缓解短文本相关问题；然后通过位置驱动正例权重优化来应对正样本相关问题。该文在公开数据集上与前人研究工作进行了比对，实验结果表明，该文工作在召回率和F-1指标上分别达到了62.2%和59.4%，比基线模型平均提高了15.7%和8.5%。此外，该文构建了采集自Telegram平台的新数据集，为后续相关研究提供数据支持。

关键词：多方对话回复关系发现查询窗口数据分布预训练语言模型

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融合多元信息的多方对话情感识别方法研究

融合多元信息的多方对话情感识别方法研究

作者：徐洋北京信息科技大学

学位级别：硕士

近些年来,随着人工智能与大数据技术的发展,智能对话助手的应用场景越来越广泛,人们不再满足于智能对话助手简单的问答功能,赋予智能对话助手情感成为人们下一步的研究目标,对话情感识别也因此受到了研究者们的关注。公用对话数据集的... 详细信息

近些年来,随着人工智能与大数据技术的发展,智能对话助手的应用场景越来越广泛,人们不再满足于智能对话助手简单的问答功能,赋予智能对话助手情感成为人们下一步的研究目标,对话情感识别也因此受到了研究者们的关注。公用对话数据集的涌现和多媒体处理技术的发展也为对话情感识别任务提供了便利的条件。本文基于多方对话情感识别数据集MELD和多方对话关系抽取数据集Dialog RE展开研究,针对多方对话中的说话者,上下文以及多模态信息构建模型,主要贡献包括以下三点:首先,本文提出了基于角色指代的多方对话关系抽取模型CGAT。将一段对话形式化成异构图,定义不同节点以及节点之间的连接方式。模型首先使用层次化的编码方法,获取话语的特征作为图中话语节点的初始表示;然后使用图注意力网络进行编码,获得对话更全面的表示。实验结果表明,CGAT这种引入对话中的人物角色指代信息并基于图网络进行对话建模的方式,增强了对话中人物信息的表示。相较于基线模型,CGAT模型在验证集上的F1值高出2.9%,在测试集上的F1值高出4.6%。其次,结合多方对话文本中的说话者和上下文特征,本文提出了融合说话者人际关系的多方对话情感识别模型SSR-GAT:（1）将角色关系作为情感识别任务的外部知识库引入;（2）使用图网络将对话构造成图,说话者信息和话语信息作为属性存储在话语节点上,话语节点之间的边上信息使用说话者之间的人际关系进行初始化;（3）使用图注意力网络进行编码获取对话中的情感特征。SSR-GAT模型强调了多方对话中说话者的重要性,在同样的对话场景中,不同说话者之间由于人际关系的不同,在话语中对情感的表达和解读可能有很大差异。实验结果表明,本文所提出的SSRGAT相较于基线模型有一定的提升,F1值达到了62.4%。最终,结合多方对话中的说话者、上下文和多模态特征,本文提出了融合多模态特征的多方对话情感识别模型MMCAN。模型将重点聚焦在模态间的融合,先将文本和音频特征经过单模态编码器进行模态内的特征编码,进一步通过多模态交叉注意力模块进行多模态间的交互计算,增强对话中话语及上下文的表示。MMCAN致力于对多模态特征进行深度融合,通过音频信息补足由文本信息不足造成的对话情感偏差,从而提升模型对话情感识别的能力。实验结果表明,MMCAN模型有效提升了对话情感识别任务的性能,在情绪七分类任务上,F1值提升至62.9%,在情感三分类任务上,F1值提升至70.6%。

关键词：情感识别多方对话角色关系多模态图模型

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基于角色和结构感知的多方对话关键技术研究

基于角色和结构感知的多方对话关键技术研究

作者：张开颜哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

近年来,随着预训练模型的广泛应用,人机对话技术的研究取得令人振奋的进展。但是,目前的人机对话系统大多聚焦于人机双方参与的应用场景,对于更具有通用性的人机多方对话的研究及应用则鲜有涉及。在多方对话中,多个参与者在交流中所扮... 详细信息

近年来,随着预训练模型的广泛应用,人机对话技术的研究取得令人振奋的进展。但是,目前的人机对话系统大多聚焦于人机双方参与的应用场景,对于更具有通用性的人机多方对话的研究及应用则鲜有涉及。在多方对话中,多个参与者在交流中所扮演的讲者及听众的角色不断并行交替,极大增加的对话关系结构的复杂程度。由于角色和结构的多样性差异,传统的人机双方对话模型缺少相应的建模策略,因此往往很难直接迁移到多方对话场景。本课题主要围绕多方对话的关键技术展开,根据已有的对话系统的启发以及多方对话的场景特点,我们将多方对话关键技术划分为理解技术和生成技术。对话理解部分一方面需要明确对话系统的回复时机是否合适,另一方面选择待回复的目标角色。对话生成部分则给出符合指定目标角色和多方对话历史的回复。具体来说,我们展开以下三个方面的研究:(1)探索基于角色和结构感知的多方对话理解技术。针对说话人及说话对象预测的典型任务,我们采用多种角色向量编码机制隐式表征对话角色的交替。考虑到对话中存在的多种话题交叉,引入对话流图以及两种角色关系图显式建模对话结构。通过角色和结构的双重建模,角色预测的准确率明显提高。(2)探索基于角色和结构感知的多方对话生成技术。我们采用融入多角色向量编码的序列到序列的生成模型。考虑话题内容冗余性问题,提出基于掩码的跨注意力机制,显式控制模型对于历史的关注程度。对于容易产生与角色和内容不一致的回复现象,我们引入针对多方对话场景的非似然估计训练。(3)探索基于序列到序列生成的多方对话理解和生成联合建模技术。针对流水线对话系统存在的种种问题,我们提出基于字符角色表征的序列到序列生成模型,实现对话理解和生成的联合建模。同时,采用多方对话回复选择作为辅助任务共同训练,从而进一步提升模型的对话理解能力。我们尝试从上述三个层面探索多方对话的关键技术研究,结合自动评价指标以及人工评价指标对多方对话理解和生成模型的效果进行综合性评估。最终实验结果表明,我们所提出的角色和结构感知的多方对话建模方法都是有效的,在多个数据集上均取得优于已有模型的效果。

关键词：人机对话多方对话预训练语言模型对话理解对话生成

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中文多方对话篇章结构语料库构建及分析模型

北京信息科技大学学报（自然科学版） 2023年第5期38卷 10-18页

作者：何威恺蒋玉茹陈杰李宇张仰森北京信息科技大学智能信息处理研究所北京100101 国家经济安全预警工程北京实验室北京100044

针对面向篇章结构分析的对话文本语料库缺乏的问题,构建了第一个中文的日常生活场景下多方对话篇章结构语料库。同时,提出了一种基于图神经网络的篇章结构分析模型,针对日常生活场景下多方对话的特点,使用图注意力网络进行图网络设计和... 详细信息

针对面向篇章结构分析的对话文本语料库缺乏的问题,构建了第一个中文的日常生活场景下多方对话篇章结构语料库。同时,提出了一种基于图神经网络的篇章结构分析模型,针对日常生活场景下多方对话的特点,使用图注意力网络进行图网络设计和基本篇章单元编码;并且模型融入了角色识别特征及少量手工特征,使得篇章结构分析性能进一步提升。该模型在所构建的语料库上的实验结果与基线模型相比,篇章结构分析中的链接识别和关系识别两个任务的F1值分别提升了7.8和3.6百分点。

关键词：多方对话篇章结构分析图神经网络角色识别

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基于深度学习的多方对话研究综述

中国科学：信息科学 2021年第8期51卷 1217-1232页

作者：张开颜张伟男刘挺哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心哈尔滨150001

近年来,随着深度学习技术的广泛应用,人机对话研究取得了突破性进展.但是,目前的人机对话系统大多是在人机双方参与的假设下进行设计的,而更具挑战性的人机多方对话的研究和应用尚不成熟.本文将立足于自然语言处理领域,对近几年基于深... 详细信息

近年来,随着深度学习技术的广泛应用,人机对话研究取得了突破性进展.但是,目前的人机对话系统大多是在人机双方参与的假设下进行设计的,而更具挑战性的人机多方对话的研究和应用尚不成熟.本文将立足于自然语言处理领域,对近几年基于深度学习的多方对话研究进展进行综述.首先从人机对话角度出发,整理多方对话系统的关键问题和已有解决方案;然后,梳理基于多方对话的其他自然语言处理任务;之后,总结已有多方对话研究的数据集,并分析现有数据集的局限性和改进方案;最后,展望多方对话研究的未来发展趋势.

关键词：自然语言处理深度学习人机对话多方对话

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面向多方对话文本的机器阅读理解方法

面向多方对话文本的机器阅读理解方法

作者：张禹尧北京信息科技大学

学位级别：硕士

机器阅读理解是自然语言处理领域中一项热门的研究任务,旨在要求机器理解由自然语言构成的文本与问题,并给出对应答案。自2015来,机器阅读理解研究工作迎来爆发式增长:在数据集方面,各类型的数据集层出不穷,种类繁多;在模型方面,不断推... 详细信息

机器阅读理解是自然语言处理领域中一项热门的研究任务,旨在要求机器理解由自然语言构成的文本与问题,并给出对应答案。自2015来,机器阅读理解研究工作迎来爆发式增长:在数据集方面,各类型的数据集层出不穷,种类繁多;在模型方面,不断推陈出新,性能也在日益增高,在有些数据集上甚至已经超越了人类的水平。然而,目前大多数研究工作都是以独白式文本为研究对象展开的,面向对话文本的机器阅读理解研究工作却很少,但是对话也是一种常见的文本体裁,对对话文本的理解能力是聊天机器人、语音助理等性能表现的决定性因素。目前关于对话的机器阅读理解研究,主要是在连续一问一答的形式上,但其需要理解的文本仍然是篇章段落文本,而非对话文本本身。为探究机器对对话形式信息的理解能力,本课题以多方参与的群聊对话文本为基础展开研究。根据多方对话文本的结构特点和内容特点,本文主要的研究内容与贡献包括以下几方面:首先,面向多方对话文本的结构特点,本文提出了层次化表示的机器阅读理解模型BERT-HMRC。在模型输入部分,将话语与问题联合起来作为BERT-HMRC模型的输入,最大程度的利用了预训练模型BERT的优势;在对话编码器部分,采用了复合对话编码器结构,通过组合不同的简单编码器,捕获不同侧面的对话结构特征。在FriendsQA数据集上的实验结果验证了 BERT-HMRC模型在多方对话文本的机器阅读理解任务上的性能,说明了所构建模型中对输入部分和编码器部分设计方案的有效性。其次,面向多方对话文本的内容特点,本文提出了基于多尺度自注意力增强的角色识别模型,用于对话文本中角色指代关系的识别。该模型利用全局与局部两种不同尺度的注意力计算方式,完成对对话内容的全局语义信息编码和局部语义信息编码,最后将两种编码信息进行融合,增强了原始编码的语义抽象能力,弥补了现有工作中对信息编码不足的问题。在SemEval 2018 Task4数据集上,本模型的性能表现大幅度超越了目前最优的结果,在全部角色实体的F1值提升了 18.94,表明了所提出方法的有效性。最后,综合多方对话文本的结构特点和内容特点,本文提出融合角色指代关系的多方对话机器阅读理解模型,将角色指代关系信息构建成角色指代关系图,利用图注意力网络对其进行编码表示,并与BERT-HMRC进行融合,赋予机器阅读理解模型理解角色指代关系的能力。实验结果表明,利用图神经网络将角色指代关系信息融入多方对话机器阅读理解模型,能有效提升模型的性能。最终,在FriendsQA数据集上将EM值提升至了 49.0,达到了目前该数据集上最优的结果。

关键词：机器阅读理解多方对话 BERT 角色识别图神经网络

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文学史教学实践改革:从现代性到互文性

教育理论与实践 2022年第27期42卷 56-58页

作者：赵雪韩国国立全北大学人文学院韩国全州54896

当前,在高校的文学史教学中,以现代性为中轴而展开的“史述”占有相当大的比重,文学文本以及相应的阅读体验则备受冷落,这是当前文学史和教学实践改革的重要问题。文学史教学实践改革可从以下几个方面来进行:回归文学本体的文本细读,进... 详细信息

当前,在高校的文学史教学中,以现代性为中轴而展开的“史述”占有相当大的比重,文学文本以及相应的阅读体验则备受冷落,这是当前文学史和教学实践改革的重要问题。文学史教学实践改革可从以下几个方面来进行:回归文学本体的文本细读,进行社会文化视域下的经典阅读,基于历史语境和阅读体验展开多方对话,在完整文学版图内强化板块间的关联呼应,文史互证突显文学史生成的繁复性,跳出现代性的藩篱,打造以“对话”为内核的互文性文学场域。

关键词：文学史教学现代性互文性文学文本经典阅读多方对话

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基于主播专属机器人系统的设计与研究

黑龙江广播电视技术 2022年第1期 31-34页

作者：宋雪姣黑龙江广播电视台

随着人工智能技术的不断创新和人类对机器人的需求不断增多,实现与机器人的智能对话已经是该领域的基本需求.现阶段对话机器人已经渗透到了各个领域,目前对话机器人大致分为闲聊、任务型对话、问答和推荐等等.而目前以主播为人设的、个... 详细信息

随着人工智能技术的不断创新和人类对机器人的需求不断增多,实现与机器人的智能对话已经是该领域的基本需求.现阶段对话机器人已经渗透到了各个领域,目前对话机器人大致分为闲聊、任务型对话、问答和推荐等等.而目前以主播为人设的、个性化聊天机器人还是少数.本系统以龙广电知名母婴节目主播--凯淇为人设,从文本和语音两个方面模仿凯淇的风格,完成智能对话机器人设计,实现无限量的与用户互动,提升用户粘性.

关键词：机器人虚拟主播数据采集多方对话