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AMiner抗疫新蟲(chóng) (初入文壇)
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WWW2021論文推薦丨個(gè)性化任務(wù)型對(duì)話系統(tǒng)
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WWW2021論文推薦丨個(gè)性化任務(wù)型對(duì)話系統(tǒng) 論文名稱：A Cooperative Memory Network for Personalized Task-oriented Dialogue Systems with Incomplete User Profiles 論文鏈接：https://www.aminer.cn/pub/602cf53991e011c3e8f66be1/?conf=www2021 推薦理由：近期，研究者們對(duì)開(kāi)發(fā)個(gè)性化任務(wù)型對(duì)話系統(tǒng)(Task-oriented Dialogue Systems，TDSs)的興趣越來(lái)越大。以往關(guān)于個(gè)性化TDSs的工作通常假設(shè)大多數(shù)用戶都有完整的用戶資料。然而，這是不現(xiàn)實(shí)的，因?yàn)?1)出于隱私的考慮，并不是每個(gè)人都愿意暴露自己的檔案；(2)豐富的用戶檔案可能涉及大量的屬性(例如，性別、年齡、品味......)。 在本文中，作者在不假設(shè)用戶資料完整的情況下，研究個(gè)性化的TDSs。該工作提出了一種合作記憶網(wǎng)絡(luò)(Cooperative Memory Network ，CoMemNN)，它可以隨著對(duì)話的進(jìn)行逐漸豐富用戶的資料，并同時(shí)根據(jù)豐富的資料改進(jìn)響應(yīng)選擇。CoMemNN由兩個(gè)核心模塊組成：用戶配置文件豐富化（User Profile Enrichment，UPE）和對(duì)話響應(yīng)選擇（Dialogue Response Selection ，DRS）。前者通過(guò)利用鄰近用戶的協(xié)作信息以及當(dāng)前對(duì)話來(lái)豐富不完整的用戶配置文件。后者利用豐富的用戶資料更新當(dāng)前的用戶查詢，從而編碼出更多有用的信息，在此基礎(chǔ)上選擇對(duì)用戶請(qǐng)求的個(gè)性化響應(yīng)。作者發(fā)現(xiàn)CoMemNN能夠有效地豐富用戶資料，與最先進(jìn)的方法相比，響應(yīng)選擇精度提高了3.06%。 會(huì)議鏈接：https://www.aminer.cn/conf/www2021/papers |
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