NeuralDialogPapers
1.0.0
Список статей о создании диалоговых систем с использованием глубоких сетей! Пожалуйста, не стесняйтесь добавлять проблему или запросить недостающие документы .
Совместное понимание разговорной речи в Интернете и моделирование языка с помощью рекуррентных нейронных сетей, Бинг Лю, arXiv , 2016 г.
Модели рекуррентных нейронных сетей на основе внимания для совместного обнаружения намерений и заполнения слотов, Бинг Лю, arXiv , 2016
Сетевая сквозная обучаемая диалоговая система, ориентированная на задачи Цунг-Сянь Вэнь и др., 2016 г.
Условная генерация и моментальное обучение в нейронных диалоговых системах Цунг-Сянь Вэнь и др., 2016
Включение неструктурированных источников текстовых знаний в нейронный диалог Райан Лоу и др., 2016
Комплексное диалоговое управление на основе LSTM, оптимизированное с помощью контролируемого обучения и обучения с подкреплением, Джейсон Д. Уильямс и др., 2016 г.
Сквозное обучение агентов диалога с подкреплением для доступа к информации Бхуван Дхингра и др., 2016
Менеджер по сквозному совместному обучению пониманию естественного языка и диалогу Сюэсун Ян и др., 2016 г.
Сети гибридного кода: практичное и эффективное сквозное диалоговое управление с контролируемым обучением и обучением с подкреплением Джейсон Д. Уильямс и др., 2017
Изучение агентов симметричного совместного диалога с встраиванием динамических графов знаний He He et al., 2017
Сети поиска ключевых значений для целенаправленного диалога М. Эрик и др., 2017
Сделка или не сделка? Комплексное обучение ведению переговоров Майк Льюис и др., 2017 г.
Генеративные модели кодировщика-декодера для задачно-ориентированных систем разговорного диалога с возможностью чата Тяньчэн Чжао и др., 2017
Сквозная обучаемая модель нейронной сети с отслеживанием убеждений для целенаправленного диалога Лю Бинг и др., 2017
Сквозная рекуррентная сеть сущностей для независимого от сущностей целеориентированного диалогового обучения CS Wu et al 2017)
На пути к непрерывному обучению разговорных агентов С. Ли, 2017 г.
Создание разговорного агента за одну ночь с помощью диалога для самостоятельной игры Парарт Шах и др. 2018
Безопасность: упрощение систем диалога, ориентированных на задачи, с помощью единой архитектуры последовательностей Вэньцян Лэй и др., 2018 г.
Mem2Seq: эффективное включение баз знаний в сквозные, ориентированные на задачи диалоговые системы Андреа Мадто и др., 2018 г.
Моделирование поддоменов для управления диалогом с помощью иерархического обучения с подкреплением Павел и др., 2017
Передача политики междоменного диалога посредством одновременного речевого действия и выравнивания слотов Kaixiang Mo et al. 2018 год
Генерация диалога с нулевым выстрелом с помощью междоменных скрытых действий Тяньчэн Чжао и др. 2018
Моделирование пользователя на основе повестки дня для начальной загрузки диалоговой системы POMDP Йост Шацманн, 2007 г.
Пользовательский симулятор для диалогов завершения задач Синьцзюнь Ли и др., 2016 г.
Модель «последовательность-последовательность» для моделирования пользователя в системах разговорного диалога Лейла Эль Асри 2016
Нейронное моделирование пользователей для оптимизации политики на основе корпуса для систем разговорного диалога Флориан Л. Крейссиг 2018
К сквозному обучению для отслеживания состояния диалога и управления им с использованием глубокого обучения с подкреплением Тяньчэн Чжао и др., 2016
Глубокое обучение с подкреплением для генерации диалога Дживэй Ли и др., arXiv , 2016
Состязательное обучение для генерации нейронного диалога Jiwei Li et al., 2017
Чат-бот для глубокого обучения с подкреплением Сербан и др. 2017 г.
Сквозное состязательное обучение для генеративных диалоговых агентов Людвиг О. 2017.
Управление стратегическим диалогом посредством глубокого обучения с подкреплением Эриберто Куаяуитль и др., 2015 г.
Генерация текста с помощью глубокого обучения с подкреплением, Хунъюй Го, arXiv , 2015 г.
Глубокое обучение с подкреплением с использованием пространства действий на естественном языке, Джи Хэ и др., arXiv , 2016.
Понимание языка в текстовых играх с использованием глубокого обучения с подкреплением, Картик Нарасимхан arXiv , 2016 г.
Глубокое обучение с подкреплением для генерации диалога Jiwei Li et al., 2016
Сквозные нейронные диалоговые системы для выполнения задач Сюцзюнь Ли и др., 2017
Моделирование поддоменов для управления диалогом с помощью иерархического обучения с подкреплением Павел Будзяновский и др., 2017
Эффективное на основе выборки обучение с подкреплением актеров и критиков с использованием контролируемых данных для управления диалогом Пей-Хао Су и др., 2017
Политическое обучение составному диалогу завершения задач посредством иерархического глубокого обучения с подкреплением Baolin Peng et al., 2017
Deep Dyna-Q: Интеграция планирования для обучения политике диалога о завершении задач Баолинь Пэн и др., 2018 г.
Политика мультимодального иерархического обучения с подкреплением для ориентированного на задачи визуального диалога Цзяньпин Чжан и др. 2018
Состязательное обучение моделей ориентированного на задачи нейронного диалога Бинг Лю и др., 2018.
Нейронная диалоговая модель Ориол Виньялс и др., arXiv 2015]
Нейросетевой подход к контекстно-зависимой генерации диалоговых ответов* Алессандро Сордони и др., arXiv 2015]
Рекуррентные нейронные сети с множественным разрешением: применение для генерации диалоговых ответов Юлиан Влад Сербан и др., arXiv 2016s
Иерархическая модель кодера-декодера со скрытыми переменными для генерации диалогов Юлиан Влад Сербан и др., 2016
Онлайн-обучение с подкреплением от последовательности к последовательности для разговорных агентов открытого домена Набиха Асгар и др., 2016
Усиление согласованности модели последовательностей при генерации диалога
Генерация ответов в виде многоходового диалога в рамках состязательного обучения — объединение GAN с MLE в цели.
Улучшение вариационных кодировщиков-декодеров в генерации диалогов X Shen et al 2018.
MojiTalk: Генерация эмоциональных реакций в масштабе Сианда Чжоу и др., 2018 г.
Образец кодера-декодера для генерации нейронного диалога Гаурав Панди и др. 2018
Моделирование связанного контекста для глубокой болтовни: к диалогу между человеком и компьютером (http://www.ruiyan.me/pubs/KDD2018Yan.pdf) Руй Ян и др. KDD 2018.
Вариационный авторегрессионный декодер для генерации нейронных ответов Цзячен Ду и др., 2018.
Выбор ответа с несколькими представлениями для диалога человека и компьютера Сянъян Чжоу и др., 2016 г.
Сеть последовательного сопоставления: новая архитектура для многоходового выбора ответа в чат-ботах на основе поиска Ю Ву 2017
Моделирование многоходового разговора с помощью глубокой агрегации высказываний Чжуошэн Чжан и др., 2018 г.
Многоповоротный выбор ответа для чат-ботов с сетью сопоставления глубокого внимания Сянъян Чжан и др., 2018.
Модель нейронного разговора на основе личности Jiwei Li et al, arXiv , 2016
Разговорные контекстуальные сигналы: случай персонализации и история ранжирования ответов Рами Аль-Рфу и др., 2016
Дополнение сквозных диалоговых систем здравым смыслом Том Янг и др., 2017
Тематическая композиционная модель нейронного языка W Wang et al 2017
Агенты персонализированного диалога: У меня есть собака, у вас тоже есть домашние животные? Чжан, Сайчжэн и др., 2018 г.
Некоторые модели оцениваются в корпусах CNN/Daily Mail и Children's Book Test (CBT).
Обучение машин чтению и пониманию, Карл Мориц Герман и др., arXiv , 2015.
Понимание текста с помощью сети читателей Attention Sum, Рудольф Кадлец и др., arXiv , 2016.
Принцип Голдлокса: чтение детских книг с явными представлениями памяти, Феликс Хилл, arXiv , 2016.
Сквозные сети памяти, Сайнбаяр Сухбаатар и др., arXiv , 2015.
Динамическое представление сущностей с объединением максимальных значений улучшает машинное чтение, Сосуке Кобаяши и др., arXiv , 2016.
Читатели с контролируемым вниманием для понимания текста, Бхуван Дхингра и др., arXiv , 2016.
Итеративное переменное нейронное внимание для машинного чтения, Алессандро Сордони и др., arXiv , 2016.
Нейросетевой подход к контекстно-зависимой генерации разговорных ответов, Алессандро Сордони и др., 2015 г.
Нейронные сети с преобладанием внимания для понимания прочитанного Yiming Cui et al., arXiv 2016
Иерархическая сеть рекуррентного внимания для генерации ответов Chen Xing et al., 2017
Как сделать контекст более полезным? Эмпирическое исследование контекстно-зависимых нейронных разговорных моделей Zhiliang Tian et al., 2017
Больше чата: углубление и расширение темы чата с помощью глубокой модели Вэньцзе Ван и др., 2018 г.
Целевая функция, способствующая разнообразию, для моделей нейронного общения Jiwei Li et al. 2016 год
Простой и быстрый алгоритм разнообразного декодирования для генерации нейронов Jiwei Li et al., 2016
Дистилляция данных для контроля специфичности генерации диалога Jiwei Li et al., 2017
Генерация высококачественных и информативных ответов в ходе разговора с помощью моделей «последовательность-последовательность» Луи Шао и др., 2017 г.
Изучение разнообразия на уровне дискурса для моделей нейронного диалога с использованием условных вариационных автоэнкодеров Тяньчэн Чжао и др., 2017
Модели скрытого переменного диалога и их разнообразие Цао, Крис и др. 2017 г.
DialogWAE: Генерация мультимодального ответа с помощью условного автоматического кодировщика Вассерштейна Сяодун Гу и др. 2018
К модели нейронного диалога с сетью разнообразия с использованием детерминантных точечных процессов Ипин Сонг и др. 2018
Модели диалога со скрытыми намерениями Tsung-Hsien Wen et al., 2017
Обучение представлению дискретных предложений без учителя для генерации интерпретируемых нейронных диалогов Тяньчэн Чжао и др., 2018
Научиться контролировать специфичность генерации нейронных ответов. Рукин Чжан и др., 2018.
