NeuralDialogPapers
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Uma lista de artigos sobre a criação de sistemas de diálogo usando redes profundas! Sinta-se à vontade para adicionar um problema ou solicitar uma solicitação de documentos ausentes .
Compreensão conjunta da linguagem falada on-line e modelagem de linguagem com redes neurais recorrentes, Bing Liu, arXiv , 2016
Modelos de redes neurais recorrentes baseados em atenção para detecção de intenção conjunta e preenchimento de slot, Bing Liu, arXiv , 2016
Um sistema de diálogo orientado a tarefas treinável de ponta a ponta baseado em rede Tsung-Hsien Wen et al, 2016
Geração Condicional e Aprendizagem Instantânea em Sistemas de Diálogo Neural Tsung-Hsien Wen et al, 2016
Incorporando fontes de conhecimento textual não estruturado no diálogo neural Ryan Lowe et al., 2016
Controle de diálogo ponta a ponta baseado em LSTM otimizado com aprendizagem supervisionada e por reforço, Jason D. Williams et al., 2016
Aprendizagem por reforço de ponta a ponta de agentes de diálogo para acesso à informação Bhuwan Dhingra et al., 2016
Aprendizagem conjunta ponta a ponta de compreensão de linguagem natural e gerente de diálogo Xuesong Yang et al., 2016
Redes de código híbrido: controle de diálogo ponta a ponta prático e eficiente com aprendizagem supervisionada e por reforço Jason D. Williams et al., 2017
Aprendendo agentes de diálogo colaborativo simétrico com incorporações de gráficos de conhecimento dinâmicos He He et al., 2017
Redes de recuperação de valor-chave para diálogo orientado a tarefas M Eric et al., 2017
Acordo ou não acordo? Aprendizagem ponta a ponta para diálogos de negociação Mike Lewis et al., 2017
Modelos generativos de codificador-decodificador para sistemas de diálogo falado orientados a tarefas com capacidade de bate-papo Tiancheng Zhao et al., 2017
Um modelo de rede neural treinável de ponta a ponta com rastreamento de crenças para diálogo orientado a tarefas Liu Bing et al., 2017
Rede de Entidades Recorrentes Ponta a Ponta para Aprendizagem de Diálogo Independente Orientado a Objetivos de Valor de Entidade CS Wu et al 2017)
Rumo ao aprendizado contínuo para agentes conversacionais S Lee 2017
Construindo um agente de conversação durante a noite com auto-reprodução de diálogo Pararth Shah et al 2018
Sequicidade: Simplificando Sistemas de Diálogo Orientados a Tarefas com Arquitetura Única Sequência a Sequência Wenqiang Lei et al 2018
Mem2Seq: Incorporando Efetivamente Bases de Conhecimento em Sistemas de Diálogo Orientados a Tarefas de Ponta a Ponta Andrea Madotto et al 2018
Modelagem de subdomínios para gerenciamento de diálogo com aprendizagem por reforço hierárquico Paweł et al., 2017
Transferência de políticas de diálogo entre domínios via ato de fala simultâneo e alinhamento de slot Kaixiang Mo et al. 2018
Geração de diálogo Zero-Shot com ações latentes entre domínios Tiancheng Zhao et al 2018
Simulação de usuário baseada em agenda para inicializar um sistema de diálogo POMDP Jost Schatzmann 2007
Um simulador de usuário para diálogos de conclusão de tarefas Xinjun Li et al., 2016
Um modelo sequência a sequência para simulação de usuário em sistemas de diálogo falado Layla El Asri 2016
Simulação de usuário neural para otimização de políticas baseadas em corpus para sistemas de diálogo falado Florian L. Kreyssig 2018
Rumo à aprendizagem ponta a ponta para rastreamento e gerenciamento do estado de diálogo usando aprendizagem por reforço profundo Tiancheng Zhao et al., 2016
Aprendizagem por Reforço Profundo para Geração de Diálogo Jiwei Li et al., arXiv , 2016
Aprendizagem Adversarial para Geração de Diálogo Neural Jiwei Li et al., 2017
Um chatbot de aprendizagem por reforço profundo Serban et al 2017
Aprendizagem adversa de ponta a ponta para agentes conversacionais generativos Ludwig, O. 2017.
Gestão do Diálogo Estratégico via Aprendizado por Reforço Profundo Heriberto Cuayáhuitl et al., 2015
Gerando Texto com Aprendizado por Reforço Profundo, Hongyu Guo, arXiv , 2015
Aprendizagem por reforço profundo com um espaço de ação em linguagem natural, Ji He et al., arXiv , 2016.
Compreensão de linguagem para jogos baseados em texto usando Deep Reinforcement Learning, Karthik Narasimhan arXiv , 2016
Aprendizagem por reforço profundo para geração de diálogo Jiwei Li et al., 2016
Sistemas de diálogo neural de conclusão de tarefas de ponta a ponta Xiujun Li et al., 2017
Modelagem de subdomínio para gerenciamento de diálogo com aprendizagem por reforço hierárquico Paweł Budzianowski et al., 2017
Aprendizagem por reforço ator-crítico com amostra eficiente com dados supervisionados para gerenciamento de diálogo Pei-Hao Su et al., 2017
Aprendizagem de políticas de diálogo de conclusão de tarefa composta por meio de aprendizagem hierárquica de reforço profundo Baolin Peng et al., 2017
Deep Dyna-Q: Integrando o planejamento para a aprendizagem de políticas de diálogo de conclusão de tarefas Baolin Peng et al 2018
Política de aprendizagem por reforço hierárquico multimodal para diálogo visual orientado a tarefas Jianping Zhang et al 2018
Aprendizagem Adversarial de Modelos de Diálogo Neural Orientados a Tarefas Bing Liu et al 2018.
Um modelo de conversação neural Oriol Vinyals et al., arXiv 2015]
Uma abordagem de rede neural para geração de respostas conversacionais sensíveis ao contexto∗ Alessandro Sordoni et al., arXiv 2015]
Redes Neurais Recorrentes Multirresolução: Uma Aplicação para Geração de Resposta de Diálogo Iulian Vlad Serban et al., arXiv 2016s
Um modelo hierárquico de codificador-decodificador de variável latente para gerar diálogos Iulian Vlad Serban et al., 2016
Aprendizado de reforço online de sequência a sequência para agentes conversacionais de domínio aberto Nabiha Asghar et al., 2016
Reforçando a coerência do modelo sequência a sequência na geração de diálogo
Geração de resposta de diálogo multivoltas em uma estrutura de aprendizagem adversária - Combinando GAN com MLE no objetivo.
Melhorando Codificadores-Decodificadores Variacionais na Geração de Diálogo X Shen et al 2018.
MojiTalk: Gerando respostas emocionais em escala Xianda Zhou et al 2018
Codificador-decodificador exemplar para geração de conversa neural Gaurav Pandey et al 2018
Modelagem de contexto acoplado para bate-papo profundo: rumo a conversas entre humanos e computadores (http://www.ruiyan.me/pubs/KDD2018Yan.pdf) Rui Yan et al KDD 2018.
Decodificador autorregressivo variacional para geração de resposta neural Jiachen Du et al 2018.
Seleção de respostas multivisualização para conversa humano-computador Xiangyang Zhou et al 2016
Rede de correspondência sequencial: uma nova arquitetura para seleção de respostas multivoltas em chatbots baseados em recuperação Yu Wu 2017
Modelagem de conversas multivoltas com agregação profunda de expressões Zhuosheng Zhang et al 2018
Seleção de resposta multivoltas para chatbots com rede de correspondência de atenção profunda Xiangyang Zhang et al 2018.
Um modelo de conversa neural baseado em pessoa Jiwei Li et al, arXiv , 2016
Dicas contextuais de conversação: o caso da personalização e da história para classificação de respostas Rami Al-Rfou et al., 2016
Aumentando sistemas de diálogo de ponta a ponta com conhecimento de senso comum Tom Young et al., 2017
Modelo de linguagem neural composicional de tópico W Wang et al 2017
Personalizando Agentes de Diálogo: Eu tenho cachorro, vocês também têm animais de estimação? Zhang, Saizheng e outros, 2018
Alguns dos modelos são avaliados nos corpora CNN/Daily Mail e Children's Book Test (CBT).
Ensinando Máquinas a Ler e Compreender, Karl Moritz Hermann et al., arXiv , 2015.
Compreensão de texto com a Attention Sum Reader Network, Rudolf Kadlec et al., arXiv , 2016.
O Princípio Goldlocks: Lendo Livros Infantis com Representações de Memória Explícita, Felix Hill., arXiv , 2016.
Redes de memória ponta a ponta, Sainbayar Sukhbaatar et al., arXiv , 2015.
A representação dinâmica de entidades com pooling máximo melhora a leitura da máquina, Sosuke Kobayashi et al., arXiv , 2016.
Leitores com atenção restrita para compreensão de texto, Bhuwan Dhingra et al., arXiv , 2016.
Atenção Neural Alternada Iterativa para Leitura de Máquina, Alessandro Sordoni et al., arXiv , 2016.
Uma abordagem de rede neural para geração de respostas conversacionais sensíveis ao contexto, Alessandro Sordoni et al, 2015
Redes Neurais de Atenção sobre Atenção para Compreensão de Leitura Yiming Cui et al., arXiv 2016
Rede Hierárquica de Atenção Recorrente para Geração de Resposta Chen Xing et al., 2017
Como tornar o contexto mais útil? Um estudo empírico sobre modelos de conversação neural sensíveis ao contexto Zhiliang Tian et al., 2017
Converse mais: aprofundando e ampliando o tópico do bate-papo por meio de um modelo profundo Wenjie Wang et al., 2018
Uma função objetivo de promoção da diversidade para modelos de conversação neural Jiwei Li et al. 2016
Um algoritmo de decodificação simples e rápido e diversificado para geração neural Jiwei Li et al., 2016
Destilação de dados para controlar a especificidade na geração de diálogo Jiwei Li et al., 2017
Gerando respostas de conversação informativas e de alta qualidade com modelos de sequência a sequência Louis Shao et al., 2017
Aprendendo a diversidade em nível de discurso para modelos de diálogo neural usando autoencodificadores condicionais variacionais Tiancheng Zhao et al., 2017
Modelos de diálogo de variáveis latentes e sua diversidade Cao, Kris et al 2017
DialogWAE: Geração de resposta multimodal com codificador automático Wasserstein condicional Xiaodong Gu et al 2018
Rumo a um modelo de conversação neural com rede de diversidade usando processos de pontos determinantes Yiping Song et al 2018
Modelos de diálogo de intenção latente Tsung-Hsien Wen et al., 2017
Aprendizagem não supervisionada de representação de frases discretas para geração de diálogo neural interpretável Tiancheng Zhao et al., 2018
Aprendendo a controlar a especificidade na geração de resposta neural Ruqing Zhang et al 2018.
