直播 | 清华大学郑楚杰：知识增强对话生成中的差异感知知识选择

「AI Drive」是由 PaperWeekly 和 biendata 共同发起的学术直播间，旨在帮助更多的青年学者宣传其最新科研成果。我们一直认为，单向地输出知识并不是一个最好的方式，而有效地反馈和交流可能会让知识的传播更加有意义，从而产生更大的价值。

本期 AI Drive，我们邀请到清华大学计算机系博士生郑楚杰，为大家带来知识增强对话生成中的差异感知知识选择的专题直播。对本期主题感兴趣的小伙伴，11 月 12日（周四）晚 7 点，我们准时相约 PaperWeekly B 站直播间。

直播信息

在知识增强的多轮对话中，不同轮次所选知识的差异性通常能够为知识选择提供潜在的线索，但这在以往的研究中被大大忽视。本文提出了一种差异感知知识选择的新方法 DiffKS，它首先计算当前轮次的候选知识与过去轮次所选知识之间的差异信息，并将差异信息与上下文信息以融合或解耦的形式促进知识选择。本文在两个广泛采用的基准数据集上开展实验，自动评价与人工评价的结果都显示出 DiffKS 在知识选择上的优越性，其性能显著超过了当前一流的基线方法。

本次分享的具体内容有： 

• 知识增强的对话生成任务介绍

• 现有的知识选择模型与知识融合的生成模型简介

• 差异感知的知识选择方法

• 实验设置与性能分析

• 讨论与案例分析

嘉宾介绍

 郑楚杰 / 清华大学计算机系博士生 

郑楚杰，清华大学计算机系 2020 级博士生 ，交互式人工智能组（CoAI）成员，师从黄民烈副教授。主要研究方向为开放域对话系统。已在 ACL、EMNLP 上发表数篇论文。

直播地址 & 交流群

本次直播将在 PaperWeekly B 站直播间进行，扫描下方海报二维码或点击阅读原文即可免费观看。线上分享结束后，嘉宾还将在直播交流群内实时 QA，在 PaperWeekly 微信公众号后台回复「AI Drive」，即可获取入群通道。

B 站直播间：

https://live.bilibili.com/14884511

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