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多轮检索式对话——【CIKM 2019】IMN
《Multi-Representation Fusion Network for Multi-Turn Response Selection in Retrieval-Based Chatbots》
43620发布于 2021-09-10 - 来自专栏Soul Joy Hub
多轮检索式对话——【COLING 2018】DUA
Multi-turn Conversation with Deep Utterance Aggregation》 本文来自COLING2018, 文章提出, 诸如Multi-view和SMN模型都是将对话历史视为整体 , 或者说每一句对于response都是平等的, 这样做会忽略对话历史的内部特征, 例如一段对话过程经常包含多个主题; 此外一段对话中的词和句的重要性也都不同。 针对这些对话历史中的信息特征, 作者设计了下图所示的DUA模型： 第一部分: 通用的词向量+GRU做embedding 第二部分: 开始着手处理上面提到的对话历史交互问题, 首先虽然history中的多句话都对
42910发布于 2021-09-10 - 来自专栏Soul Joy Hub
多轮检索式对话——【ACL 2017】SMN
作者认为构建问答历史语句和候选回复的交互表示是重要的特征信息, 因此借鉴语义匹配中的匹配矩阵, 并结合CNN和GRU构造模型: 与Multi-view模型类似, 这里作者也考虑同时提取词汇级和语句级的特征, 分别得到两个匹配矩阵M1和M2, 具体的: • Word-Matching-M1: 对两句话的词做word embedding, 再用dot(ei,ej)计算矩阵元素 • Utterance-Matching-M2: 对两句话的词做word
44720发布于 2021-09-10 - 来自专栏Soul Joy Hub
多轮检索式对话——【ACL 2018】DAM
Selection for Chatbots with Deep Attention Matching Network》 文本对于context和response语义上的联系更进一步，将 attention 应用于多轮对话 ，打破之前的 RNN 和 CNN 结构，在多轮上速度快，达到了目前最好效果。 对应n个utterance-response对的匹配矩阵, 每一片的尺寸都是(n_u_i, n_r)对应匹配矩阵中每个矩阵的尺寸 最大池的3D卷积的操作是典型的2D卷积的扩展，如图其过滤器和步幅是3D
50730发布于 2021-09-10 - 来自专栏Soul Joy Hub
多轮检索式对话——【WSDM 2019】MRFN
Fusion Network for Multi-turn Response Selection in Retrieval-based Chatbots》 本文的Motivation是建立在最近几年多轮检索式对话基于的面向交互的思想是 : 这里很简单的用了word2Vec。 根据fusion操作所在阶段位置的早、中、晚，可分为3个策略： FES 第1到2列，就是在做fusion 第2列3列，做U、R 交互特征，Ti∗ 矩阵中的的各个向量为： 其中： 作者认为，轮次少的时候可能RNN系列性能的确可以和attention相抗衡，轮次多的时候可以理解为当前的回复其实更多与附近的对话相关，与较远的对话关系反而远了，所以对于局部前文信息把握更多的Contextual 可是个人理解，类似“对于局部前文信息把握更多”等多轮上下文位置与长度信息是由对v向量输入到GRU后表达出来的，应该与表示层、交互粒度没有太大关系。
48120发布于 2021-09-10 - 来自专栏Soul Joy Hub
多轮检索式对话——【EMNLP 2016】Multi-view
《Multi-view response selection for human-computer conversation》 本文对一般词级上下文向量，以及对话语级别上下文向量理解，来进行上下文response 作者提供了一种直接的单轮转多轮思路——将多轮问答语句合并为一列, 连接处用_SOS_隔开, 将整个对话历史视为"一句话"去匹配下一句。 将整个对话历史合并为一列, 做word embedding后通过GRU模块提取词汇级特征, 与候选的response做匹配: 不过每次直接把 word embedding sequence 输入网络得到整个多轮对话的表示
41420发布于 2021-09-10 - 来自专栏Soul Joy Hub
多轮检索式对话——【IJCAI 2019】DGMN 基于文档背景的个性化对话
作者主要的研究的问题是在一定人物设定背景下的对话的个性化： 这里的人物设定被写在一个document中，即document-grounded。
45620发布于 2021-09-10 OpenAI调用接口多轮对话Multi Turn Multi Agent 多轮多角色对话调试和可视化工具Dialogue Visualization
调用OpenAI多轮对话接口对话可视化前端在线工具伴随着生成式人工智能技术发展，进2年涌现出大语言模型LLM/Agent系统/AI推理等众多方向的技术项目和论文。 其中对话系统，智能体交互是用户通过UX界面和AI系统进行交互，这种交互有时候也是多模态（用户输入文字/语音/图像）等等。 在调用OpenAI 的对话接口时候，有时候需要把对话结果打印出来检查是否有bug，JSON数据格式就比较难看出来了，尤其是有多角色的多轮对话。 ，算法研发，学术研究过程中可视化多智能体多轮对话 ( Multi-Agent Multi-TurnDialogue Visualization)。 1.1 以一个OpenAI的API产出多轮对话为例多轮对话轮流调用OpenAI的AI,获取对话返回结果，包含了两个key: 'role'和 'content'，最终得到一个对话结果的list的json格式
2.1K10编辑于 2024-10-11- 来自专栏我还不懂对话
【多轮对话】多轮对话状态追踪综述
数据 研究任务型对话系统，首先得从数据集采集说起，关于数据之前文章介绍过了，这里就不详细介绍了，参考： 百川：【多轮对话】任务型多轮对话数据集和采集方法 用户建模 用户模拟器是在任务型多轮对话场景中， 用于模拟用户在指定目标下多轮对话过程，可以用于生成对话数据，以及通过强化的方式训练系统决策。 之前也分析过微软开源的规则版用户模拟器代码，这里就不赘述了，可以参考： 百川：【多轮对话】从微软源码看用户模拟器构建 无论是规则还是模型版本用户建模，其一般输入包含：1）对话历史；2）用户profile 下面主要介绍多轮对话状态最终的一些方法，主要包含以下内容： 会话状态跟踪 对话状态定义：对话一个会话状态S_t，它包含知道前当前轮次t的对话历史的总结，S_t中包含了系统选择下一步action的所有信息 NBT&NBT2 之前也介绍过NBT，这里就不啰嗦了，参考： 百川：【多轮对话】任务型多轮对话状态跟踪-NBT原理 GLAD 2018Global-Locally Self-Attentive Dialogue
98210编辑于 2024-04-09 - 来自专栏我还不懂对话
【多轮对话】多轮对话状态追踪技术综述
数据研究任务型对话系统，首先得从数据集采集说起，关于数据之前文章介绍过了，这里就不详细介绍了，参考：任务型多轮对话数据集和采集方法用户建模用户模拟器是在任务型多轮对话场景中，用于模拟用户在指定目标下多轮对话过程 之前也分析过微软开源的规则版用户模拟器代码，这里就不赘述了，可以参考：【多轮对话】从微软源码看用户模拟器构建。 无论是规则还是模型版本用户建模，其一般输入包含：1）对话历史；2）用户profile(画像)；3）任务的schema；4）数据库or API。 下面主要介绍多轮对话状态最终的一些方法，主要包含以下内容：[企业微信截图_b1350255-8caa-450f-a7b9-379ec5913212.png]会话状态跟踪对话状态定义：对话一个会话状态S_t 之前也介绍过NBT，这里就不啰嗦了，参考：【多轮对话】任务型多轮对话状态跟踪-NBT原理GLAD2018Global-Locally Self-Attentive Dialogue State Trackerglad
5.4K166编辑于 2022-09-06 - 来自专栏DeepHub IMBA
基于 LangGraph 的对话式 RAG 系统实现：多轮检索与自适应查询优化
实际对话场景要复杂得多——用户的问题可能含糊不清，或者会频繁追问，还经常提些不相关的内容。 这篇文章会展示怎么用 LangGraph 构建一个具备实用价值的 RAG 系统，包括能够处理后续追问、过滤无关请求、评估检索结果的质量，同时保持完整的对话记忆。 但对话场景下会遇到几个棘手的问题：用户问题经常模糊不清或者是追问；检索到的 k 个文档可能压根不相关；还有些问题完全不在系统能回答的范围内。 ，整个过程保留完整对话历史。 生成器 基于检索到的文档和历史对话生成回答。兜底节点 处理超出范围或无法回答的情况。
66610编辑于 2025-11-15 - 来自专栏我还不懂对话
【多轮对话】任务型多轮对话数据集如何采集
研究任务型对话系统，首先得从数据集采集说起，学术界需要公开的数据集来证明模型的效果，工业界更需要以数据集为基础来构建更鲁棒的对话系统，那么业界成熟的对话系统数据集有哪些呢，对于多轮，如何更科学的采集数据减少错误呢 这是出发点，采集过程中会告诉标注人员用户目标，然后标注人员开始与系统对话，这里的系统也是一个人，然后两个人对话生成多轮对话流。一句话就是human2human。 在数据集上用监督学习训练对话模型。[M2M框架图]生成大纲与段落的示例。 [在这里插入图片描述]用户根据M2M生成的outline，来生成真正的对话数据集。 DSTC2/3: 餐馆预订，用户查询满足特定条件下的餐馆的某些信息（电话、地址等），用户目标会在对话过程中发生变化。 Scalable Multi-Domain Conversational Agents: The Schema-Guided Dialogue Dataset中文千言2020 CCF BDCI 千言：多技能对话
3.5K102编辑于 2022-09-06 - 来自专栏『学习与分享之旅』
Spring AI 玩转多轮对话
本文带你用 Spring AI 一招搞定多轮对话，让你的 AI 应用拥有超强记忆！从 ChatClient、Advisors 到实战编码，三步打造一个能记住上下文的智能历史专家。 System.out.println("\n--- 第二轮对话 ---"); String message2 = "我叫什么名字？ ; System.out.println("我: " + message2); String answer2 = historyExpertApp.doChat(message2 }}场景一：拥有完整记忆当 CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY 设置为 10 时，AI 能轻松记住我们在第一轮对话中提供的信息。 测试结果：--- 第一轮对话 ---我: 我叫NEO，我最喜欢的数字是7。AI: 哈哈，Neo！很高兴认识你！
1.2K20编辑于 2025-07-07 - 来自专栏终身学习者
React造轮系列：对话框组件 - Dialog 思路
本文是React造轮系列第二篇。 UI image.png 对话框一般是我们点击按钮弹出的这么一个东西，主要类型有 Alter, Confirm 及 Modal, Modal 一般带有半透明的黑色背景。 对话框除了提供显示属性外，还要有点击确认后的回放函数，如： alert('你好').then(fn) confirm('确定？'). 显示遮罩 通常对话框会有一层遮罩，通常我们大都会这样写： // dialog/dialog.tsx ... props.visible ? 一般 Dialog 这层设置成 1, mask 这层设置成2。定的越小越好，因为用户可以去改。
4K20发布于 2019-06-15 多领域对话自动评估技术突破
自动评估与Alexa的对话随着与Alexa的交互越来越多地涉及多轮对话，Alexa使用这些对话来填充请求的细节或协调多个技能。与所有已部署的AI模型一样，对话模型需要定期评估以确保满足客户需求。 研究人员通常使用每个对话轮次单独评分的训练数据；在逐轮评估上往往有更多一致性。这是我们先前工作采用的方法。在我们的新工作中，我们同时在逐轮数据和整体用户评估上训练模型。 我们使用注意力机制来加权逐轮评分对最终评分的贡献。这些权重从数据中学习，并可以跨多个技能和任务泛化。 技术细节在我们的论文中，我们首先考虑使用长短期记忆（LSTM）网络预测逐轮评分的模型。LSTM按顺序处理序列输入，因此每个输入对应的输出考虑了其前面的输入和输出。 双向LSTM联合预测逐轮评分和整体对话评分。双向LSTM的输出通过注意力层，该层给予某些对话轮次比其他轮次更大的权重，然后传递到网络的最终层执行分类。
19210编辑于 2025-10-13多领域对话自动评估技术突破
自动评估与语音助手的对话交互随着与语音助手的交互越来越多地涉及多轮对话，评估这些对话模型的质量变得至关重要。传统方法依赖人工评估，既缓慢又昂贵。 在自然语言处理实证方法会议上，我们提出了一种基于神经网络的新模型，用于估计用户对对话交互的满意度。技术架构新模型采用双向长短期记忆网络分析交互序列，结合注意力层确定哪些对话轮次对整体满意度贡献最大。 值得注意的是，新模型不依赖特定对话管理器的功能，因此能够泛化到新的对话管理系统。训练方法与传统方法不同，新模型联合训练逐轮评分和整体用户评估数据，通过注意力机制加权各轮次评分对最终得分的贡献。 技术细节模型首先使用LSTM网络预测逐轮评分，然后升级为双向LSTM，同时处理逐轮评分和整体对话评分。双向LSTM的输出经过注意力层加权后传递到网络最终分类层。 训练期间使用加权损失函数结合轮级评分和整体对话评分。当前工作正致力于扩展模型以考虑个体用户偏好，进一步提升个性化评估能力。
13710编辑于 2025-10-16- 来自专栏我还不懂对话
多轮对话状态跟踪-NBT原理
让机器像人一样自由的对话，对话机器人必然要具备连续对话的能力，即多轮对话，多轮对话不用多讲，那么什么是多轮对话状态跟踪呢（DST, dialogue state tracker | belief traker 对于上一轮的系统输出，当前轮次的用户输入，每个slot-value对进行向量表征，转化为向量t,r,c。然后将t和r计算 将当前轮次的状态和上一轮的历史状态做合并。 拿DNN举例，设置1-3的词语窗口，将窗口内的词向量拼接获得各个位置i的向量vi1,vi2,vi3，然后通过各个i的向量求和获得向量 r1,r2,r3,进过非线性变化获得 vin=ui⊕ 2018Fully Statistical Neural Belief Tracking.pdf 上一篇文章，由于通过手工规则更新belief state，导致新领域迁移需要昂贵的手动操作（我觉得也没多昂贵 主要改进点在于引入了上一轮的belief state建模进行联合学习，不在使用规则，其他部分都一样就不在赘述，主要了解belief state的更新机制 Belief State Updates2 One-Step
1.3K30发布于 2021-11-08 - 来自专栏朴素人工智能
Transformer多轮对话改写实践
本文介绍了多轮对话存在指代和信息省略的问题，同时提出了一种新方法-抽取式多轮对话改写，可以更加实用的部署于线上对话系统，并且提升对话效果。 1 背景 在日常的交流对话中，30%的对话会包含指代词。 前几天有一篇论文介绍中文多轮对话的数据集[crosswoz数据集]。文中提出了一种BertContext nlu的方法利用对话历史向量增强对多轮对话语句的语义理解能力，效果非常好。 多轮对话的数据标注工作是比较困难的，同时该方法对语句中指代槽的提取也无能为力，只能根据对话状态获取。 对于任务型对话，是可以对用户状态进行追踪。然后根据用户状态结合当前用户的输入知道用户的真实目的。 再通过检索信息或者语义理解引擎就可以更好的执行相应的对话策略。 去年有一篇论文介绍多轮对话改写[1]，使用的方法是基于PointNetwork的生成方法，利用copy机制取得了很好的效果。 3 实验结果与分析 本文对其中github中多轮对话改写数据中取了15000条做训练集，剩下2000条做验证集观察模型训练效果。
3K40发布于 2020-05-07 - 来自专栏AgenticAI
LLM多智能体AutoGen教程2 顺序对话：登机服务
多智能体AutoGen教程1：让两个LLM Agent给我说相声》之后，我们已经介绍了AutoGen中ConversableAgent的基本概念和用法，相信你已经学会如何发起一个对话或者两两对话。 多智能体AutoGen教程1：让两个LLM Agent给我说相声》。 1. 从这个场景描述上看，很明显我们可以将其分为三组两两对话，第一组收集客户的姓名和位置，然后第二组获取客户的偏好，第三组根据以上收集的信息提供信息。 2. 总结 本文以登机服务为例，讲解了如何使用AutoGen实现多智能体协作的登机服务，人类如何无缝介入，总结如何设计，顺序通信如何设计，对话摘要结转(carryover)的原理。 通过深入分析和解决实际操作中遇到的挑战，有助于读者加深对多智能体顺序对话系统设计的理解和实施能力。 下一篇，我们将尝试使用AutoGen中构建多智能体的群聊功能，仍然会以一个有趣的应用展开。
44700编辑于 2025-03-18 - 来自专栏深度学习自然语言处理
TextBind：在开放世界中多轮交织的多模态指令跟随
当涉及到多模态指令跟随时，这一挑战进一步加剧。 我们介绍了TextBind，这是一个几乎无需注释的框架，用于赋予更大型的语言模型多轮交织的多模态指令跟随能力。 我们的方法仅需要图像描述对，并从语言模型生成多轮多模态指令-响应对话。我们发布了我们的数据集、模型和演示，以促进未来在多模态指令跟随领域的研究。 模型 我们的模型包括一个图像编码器、一个图像解码器、一个语言模型，以及连接它们的桥接网络，支持多轮交织的多模态指令跟随。它可以生成并处理任意交织的图像和文本内容。
67420编辑于 2023-09-21
腾讯云开发者
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