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A Knowledge-Grounded Neural Conversation Model
本文在传统的基于数据驱动的对话系统中引入了背景知识，试图增加对话回复的有效信息。AAAI2018paper link
Archive: 2019
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Cluster-based Beam Search for Pointer-Generator Chatbot Grounded by Knowledge
本文是Wechat AI团队发表的基于DSTC7中第二个评测Sentence Generation 的论文，发表在AAAI2019上。研究的主要问题是基于背景知识的对话生成，主要通过指针生成机制和注意力机制从对话历史和背景知识中来生成更加有意义的回复。 paper link
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Commonsense Knowledge Aware Conversation Generation with Graph Attention
本文研究的是基于大规模常识知识图谱的开放域对话系统，作者在传统的encoder-decoder模型中增加静态图注意力和动态图注意力机制。给定用户的一段输入，该模型从常识知识图谱中检索出相关的子图，进行静态图注意力编码，进而增强对用户输入的语义理解。然后在生成的过程中，模型通过动态的图注意力机制与检索出来的知识图谱以及其中的三元组进行交互。与之前的方法相比，本模型是把一个知识图谱看作一个整体，而不是单独的使用图谱中三元组。paper linkcode link