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【直播】清华 ACL 2020 长文:知识驱动的中文多轮对话数据集
2020 年 5 月 8 日
AI科技评论
ACL 2020 高校实验室系列直播
第三期·第三场
知识驱动的对话系统,由于缺少包含多话题的、带有知识标注的多轮对话数据集,在很大程度上会受到限制。
针对这一问题,清华大学交互式人工智能(CoAI)组周昊等人在发表于 ACL 2020 的论文《
KdConv: A Chinese Multi-domain Dialogue Dataset Towards Multi-turn Knowledge-driven Conversation
》中,提出了一个中文多领域知识驱动的对话数据集KdConv,
它将多轮对话中的话题转化为了知识图谱
。
这个语料库包含来自三个领域(电影、音乐和旅行)的4.5K个对话,以及平均轮次为19.0,总共86k 条语句。这些对话包括相关话题的深入讨论和多个话题之间的自然过渡。
KdConv在音乐领域的一个样本
为了便于后续对该语料库的研究,作者还提供了几个基准模型。比较结果表明:
1)引入背景知识可以增强模型,但利用知识对多轮对话建模仍有很大的研究空间;
2)不同领域之间存在明显的性能差异,值得进一步探讨迁移学习和域适应问题。
语料库和基准模型现已公开。
论文链接:
https://arxiv.org/pdf/2004.04100.pdf
语料库链接:
https://github.com/thu-coai/KdConv
AI 科技评论邀请论文一作
周昊
来给我们详细讲解其研究过程及语料库细节。
主题:
KdConv:
知识驱动的中文
多
轮
对话
数据集
主讲人:周昊
清华大学计算机系201
6
级
博
士生,
交互式人工智能(CoAI)组成员,师从朱小燕教授。主要研究方向为对话系统,
在
ACL、
AAAI、IJCAI
、WWW
等
国际
会议发表
论文
数篇。
时间:
2020年5月8日(周五)晚20:00整
分享提纲:
1、知识驱动的多轮对话数据集概述
2、KdConv数据集的统计指标与构造方法
3、Baseline模型的性能分析
4、知识驱动的多轮对话竞赛简介
直播/回放地址:
https://mooc.yanxishe.com/open/course/814
(回放一般在直播后1~2个工作日)
入群获取资料及更多直播预告——
扫码关注[ AI研习社顶会小助手] 微信号,发送关键字“ACL 2020+直播”,即可进群观看直播和获取课程资料。
更多直播:
ACL 2020原定于2020年7月5日至10日在美国华盛顿西雅图举行,因新冠肺炎疫情改为线上会议。为促进学术交流,方便国内师生提早了解自然语言处理(NLP)前沿研究,AI 科技评论将推出「ACL 实验室系列论文解读」内容,同时欢迎更多实验室参与分享,敬请期待!
点击"阅读原文",直达“ACL 交流小组”了解更多会议信息。
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