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딥넷을 사용한 대화 시스템 생성에 관한 논문 목록입니다! 누락된 문서에 대해서는 자유롭게 이슈를 추가하거나 요청을 보내주세요 .
순환 신경망을 사용한 공동 온라인 음성 언어 이해 및 언어 모델링, Bing Liu, arXiv , 2016
공동 의도 탐지 및 슬롯 채우기를 위한 주의 기반 순환 신경망 모델, Bing Liu, arXiv , 2016
네트워크 기반 엔드 투 엔드 훈련 가능한 작업 지향 대화 시스템 Tsung-Hsien Wen 외, 2016
신경 대화 시스템의 조건부 생성 및 스냅샷 학습 Tsung-Hsien Wen 외, 2016
구조화되지 않은 텍스트 지식 소스를 신경 대화에 통합 Ryan Lowe 외, 2016
감독 및 강화 학습으로 최적화된 엔드투엔드 LSTM 기반 대화 제어, Jason D. Williams 외, 2016
정보 접근을 위한 대화 에이전트의 엔드투엔드 강화 학습 Bhuwan Dhingra 외, 2016
자연어 이해 및 대화 관리자의 엔드투엔드 공동 학습 Xuesong Yang 외, 2016
하이브리드 코드 네트워크: 지도 및 강화 학습을 통한 실용적이고 효율적인 엔드투엔드 대화 제어 Jason D. Williams 외, 2017
동적 지식 그래프 임베딩을 사용하여 대칭형 협업 대화 에이전트 학습 He He 외, 2017
작업 중심 대화를 위한 키-값 검색 네트워크 M Eric 외, 2017
거래인가, 아니면 노딜인가? 협상 대화를 위한 엔드투엔드 학습 Mike Lewis 외, 2017
채팅 기능을 갖춘 작업 중심 음성 대화 시스템을 위한 생성적 인코더-디코더 모델 Tiancheng Zhao 외, 2017
작업 중심 대화에 대한 신념 추적 기능을 갖춘 엔드투엔드 훈련 가능한 신경망 모델 Liu Bing 외, 2017
엔터티-값 독립적인 목표 지향 대화 학습을 위한 엔드투엔드 반복 엔터티 네트워크 CS Wu 외 2017)
대화형 에이전트를 위한 지속적인 학습을 향하여 S Lee 2017
대화 셀프 플레이를 통해 하룻밤 사이에 대화형 에이전트 구축 Pararth Shah 외 2018
Sequicity: 단일 시퀀스 간 아키텍처를 사용하여 작업 지향 대화 시스템 단순화 Wenqiang Lei 외 2018
Mem2Seq: 엔드투엔드 작업 지향 대화 시스템에 지식 기반을 효과적으로 통합 Andrea Madotto 외 2018
계층적 강화 학습을 통한 대화 관리를 위한 하위 도메인 모델링 Paweł 외, 2017
동시 발화 및 슬롯 정렬을 통한 도메인 간 대화 정책 전송 Kaixiang Mo et al. 2018
도메인 간 잠재 작업을 사용한 제로샷 대화 생성 Tiancheng Zhao 외 2018
POMDP 대화 시스템 부트스트래핑을 위한 의제 기반 사용자 시뮬레이션 Jost Schatzmann 2007
작업 완료 대화를 위한 사용자 시뮬레이터 Xinjun Li 외, 2016
음성 대화 시스템의 사용자 시뮬레이션을 위한 시퀀스-시퀀스 모델 Layla El Asri 2016
음성 대화 시스템을 위한 코퍼스 기반 정책 최적화를 위한 신경 사용자 시뮬레이션 Florian L. Kreyssig 2018
심층 강화 학습을 사용한 대화 상태 추적 및 관리를 위한 엔드투엔드 학습을 향하여 Tiancheng Zhao 외, 2016
대화 생성을 위한 심층 강화 학습 Jiwei Li 외, arXiv , 2016
신경 대화 생성을 위한 적대 학습 Jiwei Li 외, 2017
심층 강화 학습 챗봇 Serban 외 2017
생성 대화 에이전트를 위한 엔드투엔드 적대 학습 Ludwig, O. 2017.
심층 강화 학습을 통한 전략적 대화 관리 Heriberto Cuayáhuitl 외, 2015
심층 강화 학습으로 텍스트 생성, Hongyu Guo, arXiv , 2015
자연어 동작 공간을 사용한 심층 강화 학습, Ji He et al., arXiv , 2016.
심층 강화 학습을 사용한 텍스트 기반 게임의 언어 이해, Karthik Narasimhan arXiv , 2016
대화 생성을 위한 심층 강화 학습 Jiwei Li 외, 2016
엔드투엔드 작업 완료 신경 대화 시스템 Xiujun Li 외, 2017
계층적 강화 학습을 통한 대화 관리를 위한 하위 도메인 모델링 Paweł Budzianowski 외, 2017
대화 관리를 위한 지도 데이터를 사용한 샘플 효율적인 배우-비평가 강화 학습 Pei-Hao Su 외, 2017
계층적 심층 강화 학습을 통한 복합 작업 완료 대화 정책 학습 Baolin Peng 외, 2017
Deep Dyna-Q: 작업 완료 대화 정책 학습을 위한 계획 통합 Baolin Peng 외 2018
작업 중심 시각적 대화를 위한 다중 모드 계층적 강화 학습 정책 Jianping Zhang 외 2018
작업 중심 신경 대화 모델의 적대적 학습 Bing Liu 외 2018.
신경 대화 모델 Oriol Vinyals et al., arXiv 2015]
상황에 맞는 대화 응답 생성을 위한 신경망 접근 방식* Alessandro Sordoni 외, arXiv 2015]
다중 해상도 순환 신경망: 대화 응답 생성에 대한 응용 Iulian Vlad Serban 외, arXiv 2016s
대화 생성을 위한 계층적 잠재 변수 인코더-디코더 모델 Iulian Vlad Serban 외, 2016
개방형 도메인 대화 에이전트를 위한 온라인 시퀀스 간 강화 학습 Nabiha Asghar 외, 2016
대화 생성에서 시퀀스 대 시퀀스 모델의 일관성 강화
적대적 학습 프레임워크의 다중 회전 대화 응답 생성 - 목표에서 GAN과 MLE를 결합합니다.
대화 세대 X의 변형 인코더-디코더 개선 Shen et al 2018.
MojiTalk: 규모에 맞게 감정적 반응 생성하기 Xianda Zhou 외 2018
신경 대화 생성을 위한 모범적인 인코더-디코더 Gaurav Pandey 외 2018
Deep Chit-Chat을 위한 결합 컨텍스트 모델링: 인간과 컴퓨터 간의 대화를 향하여(http://www.ruiyan.me/pubs/KDD2018Yan.pdf) Rui Yan 외 KDD 2018.
신경 반응 생성을 위한 변형 자기회귀 디코더 Jiachen Du et al 2018.
인간-컴퓨터 대화를 위한 다중 뷰 응답 선택 Xiangyang Zhou 외 2016
순차 매칭 네트워크: 검색 기반 챗봇의 다중 턴 응답 선택을 위한 새로운 아키텍처 Yu Wu 2017
심층 발화 집계를 사용한 다단계 대화 모델링 Zhuosheng Zhang 외 2018
Deep Attention Matching Network를 사용한 챗봇의 다중 회전 응답 선택 Xiangyang Zhang 외 2018.
페르소나 기반 신경 대화 모델 Jiwei Li 외, arXiv , 2016
대화 상황 단서: 응답 순위 지정을 위한 개인화 및 기록 사례 Rami Al-Rfou 외, 2016
Commonsense 지식으로 엔드 투 엔드 대화 시스템 강화 Tom Young 외, 2017
주제 구성 신경 언어 모델 W Wang 외 2017
개인화 대화 에이전트: 저는 개가 있어요. 당신도 애완동물을 키우나요? 장, 사이젱 외, 2018
일부 모델은 CNN/Daily Mail 및 CBT(Children's Book Test) 말뭉치에서 평가되었습니다.
읽고 이해하는 기계 교육, Karl Moritz Hermann 외, arXiv , 2015.
Attention Sum Reader Network를 통한 텍스트 이해, Rudolf Kadlec 외, arXiv , 2016.
Goldlocks 원리: 명시적 기억 표현을 사용하여 아동 도서 읽기, Felix Hill., arXiv , 2016.
엔드투엔드 메모리 네트워크, Sainbayar Sukhbaatar 외, arXiv , 2015.
Max-pooling을 사용한 동적 엔터티 표현은 기계 판독을 향상시킵니다. Sosuke Kobayashi 외, arXiv , 2016.
텍스트 이해를 위한 Gated-Attention 독자, Bhuwan Dhingra 외, arXiv , 2016.
기계 판독을 위한 반복적 교대 신경 주의, Alessandro Sordoni 외, arXiv , 2016.
상황에 맞는 대화 응답 생성을 위한 신경망 접근 방식, Alessandro Sordoni 외, 2015년
독해를 위한 주의 대비 신경망 Yiming Cui 외, arXiv 2016
응답 생성을 위한 계층적 반복 주의 네트워크 Chen Xing 외, 2017
컨텍스트를 더욱 유용하게 만드는 방법은 무엇입니까? 상황 인식 신경 대화 모델에 관한 실증적 연구 Zhiliang Tian et al., 2017
더 많은 채팅: 심층 모델을 통해 채팅 주제 심화 및 확대 Wenjie Wang 외, 2018
신경 대화 모델을 위한 다양성 촉진 목적 함수 Jiwei Li et al. 2016년
신경 생성을 위한 간단하고 빠르고 다양한 디코딩 알고리즘 Jiwei Li 외, 2016
대화 생성의 특이성을 제어하기 위한 데이터 증류 Jiwei Li 외, 2017
Sequence-to-Sequence 모델을 사용하여 고품질의 유익한 대화 응답 생성 Louis Shao 외, 2017
조건부 변형 자동 인코더를 사용하여 신경 대화 모델에 대한 담화 수준 다양성 학습 Tiancheng Zhao 외, 2017
잠재 변수 대화 모델과 그 다양성 Cao, Kris et al 2017
DialogWAE: 조건부 Wasserstein 자동 인코더를 사용한 다중 모드 응답 생성 Xiaodong Gu 외 2018
결정점 프로세스를 사용한 다양성 네트워크를 사용한 신경 대화 모델을 향하여 Yiping Song 외 2018
잠재 의도 대화 모델 Tsung-Hsien Wen 외, 2017
해석 가능한 신경 대화 생성을 위한 비지도 이산 문장 표현 학습 Tiancheng Zhao 외, 2018
신경 반응 생성의 특이성을 제어하는 방법 학습 Ruqing Zhang 외 2018.
