强化学习对话生成 应用深度强化学习进行对话生成。 又名聊天机器人

会话中很棒的情感识别 有关与会话中的情感识别（ERC），上下文情感/情感/讽刺分析或语用学的共同分类（如会话中的对话行为）相关的论文的综合阅读清单。 如果列表中缺少任何新的或现有的纸张，请随时发送PR。 什么是ERC？ ERC是一项旨在预测对话中每种话语的情感的任务。 以下是一段对话的摘录，其中每种话语都标有相应的情感和情感标签： 概观 ，IEEE情感计算2020交易 ，IEEE Access 2019 资料资源 ，COLING 2020 ，ACL 2020 ，IEEE Access 2020 ，Arxiv 2020 ，LREC 2020 ，ACL 2019 ，ACL 2019 人类行为计算机2019 ，LREC 2018 DailyDialog：手动标记的多回合对话数据集，AFNLP 2017 semaine数据库：人与有限代理之间带有情感色彩的对话的带注释的多

MultiWOZ 多域绿野仙踪数据集（MultiWOZ），是跨多个领域和主题的全人类书面对话的完整标签集合。 对话的大小为1万个，比以前所有带注释的面向任务的语料库大至少一个数量级。 感谢在上提供了最新的，经过纠正的数据集版本。 可在上获得新的，更正后的数据集版本。 可在以下访问EMNLP出版物中使用的数据集： 可在以下位置访问ACL发布中使用的数据集： 数据结构 如果该域允许，则包含3406个单域对话（包括预订），以及包含至少2个（最多5个域）的7,032个多域对话。 为了增强结果的可重复性，将语料库随机分为训练，测试和开发集。 测试和开发集各包含1k个示例。 即使所有对话都是连贯的，但其中一些对话并未按照任务描述来完成。 因此，验证和测试集仅包含完全成功的对话，因此可以对模型进行公平的比较。 在验证和测试集中没有来自医院和警察领域的对话。 每个对话都包含一个目标，多个用

movie_dialogue_clf:NLP分类器可根据对话预测电影类型

与BERT进行对话评估 该存储库包含拟议的DEB模型的代码以及与之进行比较的基线，以及拟议的DailyDialog ++数据集。 （在TACL接受的相应论文的链接将在此处立即更新。）如有任何疑问，请联系和

A Survey on Dialogue Systems Recent Advances and New Frontiers 翻译

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Dialogue System for Unity 2.2.16

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