IEEE音频、语音和语言处理期刊录用CCIIP实验室20级硕士生刘逸帆和22级硕士生范士轩同学（导师：魏巍）的论文“Improving Personality Consistency in Conversation with Commonsense Knowledge”。 IEEE音频、语音和语言处理期刊（IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech and Language Processing，TASLP）是中国计算机学会推荐的B类国际学术期刊（清华计算机学院A类期刊）在音频、语音和自然语言处理领域享有较高的学术声誉。
论文标题: Improving Personality Consistency in Conversation with Commonsense Knowledge
论文作者: Yifan Liu#, Shixuan Fan#, Wei Wei*, Xian-Ling Mao, Kaihe Xu, and Dangyang Chen
内容简介: 在开放域对话系统中，个性一致性对生成拟人化回复生成具有至关重要的作用。目前，已有方法重点关注如何利用历史上下文信息对用户个性建模，从而引导模型生成个性一致的回复。然而，历史对话中通常含有较多噪声且数据稀疏，导致生成有效的个性一致性回复存在巨大挑战，且极易陷入次优解问题。另一方面，历史对话中潜在个性信息与目标回复间在知识层面存在语义鸿沟问题。因此，我们提出了一种个性一致的对话模型DHC，该模型由一个统一的词-概念表示框架和一个常识推理组件组成，通过动态注入常识知识进行推理来以减少角色信息与回复间的知识语义鸿沟。通过广泛实验表明，所提模型相较于最优基线模型在个性一致性方面取得了显著提升。
图1. DHC框架示意图