WWW 2022 论文

#WWW 2022# 论文：论文名称：A Cooperative Memory Network for Personalized Task-oriented Dialogue Systems with Incomplete User Profiles论文链接：网页链接理由：近期，研究者们对开发个性化任务型对话系统(Task-oriented Dialogue Systems，TDSs)的兴趣越来越大。以往关于个性化TDSs的工作通常假设大多数用户都有完整的用户资料。然而，这是不现实的，因为(1)出于隐私的考虑，并不是每个人都愿意暴露自己的档案；(2)丰富的用户档案可能涉及大量的属性(例如，性别、年龄、品味......)。在本文中，作者在不假设用户资料完整的情况下，研究个性化的TDSs。该工作提出了一种作记忆网络(Cooperative Memory Network ，CoMemNN)，它可以随着对话的进行逐渐丰富用户的资料，并同时根据丰富的资料改进响应选择。CoMemNN由两个核心模块组成：用户配置文件丰富化（User Profile Enrichment，UPE）和对话响应选择（Dialogue Response Selection ，DRS）。前者通过利用邻近用户的协作信息以及当前对话来丰富不完整的用户配置文件。后者利用丰富的用户资料更新当前的用户查询，从而编码出更多有用的信息，在此基础上选择对用户请求的个性化响应。作者发现CoMemNN能够有效地丰富用户资料，与进的方法相比，响应选择精度提高了3.06%。会议链接：WWW 2022会议系统，通过交互式多维会议导航，融了论文解读、论文、华人学者以及会议的大数据分析,实现了通过论文...AMiner学术搜索，学者+论文助你快速获得想要信息：AMiner - AI赋能科技情报挖掘