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Lista de lectura en papel en IA conversacional, que abarca principalmente sistemas de diálogo y generación de lenguaje natural . ¿Este repositorio se actualiza constantemente? ...

  • Aprendizaje profundo en PNL
  • Sistemas de diálogo
    • Encuesta sobre diálogo
    • LLMS conversacional
    • Diálogo multimodal
      • Diálogo situado y encarnado
      • Diálogo visal
    • Diálogo proactivo
      • Misc. de diálogo proactivo
      • Diálogo orientado al objetivo
      • Diálogo no colaborativo (persuasión y negociación)
    • Diálogo personalizado
      • Diálogo basado en personajes
      • Diálogo consciente de la personalidad
      • Diálogo basado en la persona
    • Diálogo emocional
      • Diálogo de apoyo emocional
      • Diálogo empático
    • Diálogo de recomendación y CRS
    • Diálogo fundamentado
    • Diálogo orientado a tareas
    • Diálogo de dominio abierto
      • Diálogo a largo plazo
      • Generación de respuesta
    • Evaluación del diálogo
    • Diálogo misc.
  • Generación del lenguaje natural
    • Encuesta sobre NLG
    • Teorías y técnicas de NLG
    • Modelos de difusión para NLG
    • Generación controlable
    • Planificación de texto
    • Algoritmos de decodificación
    • Evaluación de NLG

Aprendizaje profundo en PNL

  • INLP : "Procesamiento interactivo del lenguaje natural". ARXIV (2023) [Documento]
  • Aumento de datos : "Una encuesta de enfoques de aumento de datos para PNL". ACL-Findings (2021) [papel]
  • Significación : "Precinete, aviso y predicen: una encuesta sistemática de métodos de solicitud en el procesamiento del lenguaje natural". ARXIV (2021) [Documento]
  • NLP World Alcance : "Experience Language de tierra". EMNLP (2020) [Documento]
  • Transformer-XL : "Transformer-XL: modelos de lenguaje atento más allá de un contexto de longitud fija". ACL (2019) [documento] [código]
  • Transformador : "La atención es todo lo que necesitas". Neurips (2017) [documento] [Oficial de código] [Código-TF] [Code-PY]
  • VAE : "Una introducción a los autoencoders variacionales". ARXIV (2019) [Documento]
  • Encuesta sobre atención : "Una encuesta introductoria sobre mecanismos de atención en problemas de PNL". ARXIV (2018) [Documento]
  • Atención aditiva : "Traducción del automóvil neuronal al aprender conjuntamente a alinearse y traducir". ICLR (2015) [Documento]
  • Atención multiplicativa : "Enfoques efectivos para la traducción del automóvil neuronal basado en la atención". EMNLP (2015) [Documento]
  • Memory Net : "Redes de memoria de extremo a extremo". Neurips (2015) [Documento]
  • Mecanismo de copia (PGN) : "Llegue al punto: resumen con redes de Generador de puntero". ACL (2017) [documento] [código]
  • Mecanismo de copia : "Incorporación del mecanismo de copia en el aprendizaje de secuencia a secuencia". ACL (2016) [documento]
  • Elmo : "representaciones de palabras contextualizadas profundas". NAACL (2018) [documento] [Código]
  • Glove : "Glove: Vectores globales para la representación de palabras". EMNLP (2014) [documento] [código]
  • Word2Vec Tutorial : "Word2Vec Parameter Learning explicado". ARXIV (2016) [Documento]
  • Aprendizaje de varias tareas : "Una descripción general del aprendizaje de varias tareas en redes neuronales profundas". ARXIV (2017) [Documento]
  • Descenso de gradiente : "Una descripción general de los algoritmos de optimización de descenso de gradiente". ARXIV (2016) [Documento]

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Sistemas de diálogo

Encuesta sobre diálogo

  • Generación de datos : "Una encuesta sobre avances recientes en la generación de datos conversacionales". ARXIV (2024) [Documento]
  • Diálogo proactivo : "Una encuesta sobre sistemas de diálogo proactivo: problemas, métodos y perspectivas". Ijcai (2023) [papel]
  • Diálogo responsable : "Avances recientes hacia sistemas de diálogo seguros, responsables y morales: una encuesta". ARXIV (2023) [Documento]
  • Diálogo de negociación : "¡Negociemos! Una encuesta de sistemas de diálogo de negociación". ARXIV (2022) [Documento]
  • Diálogo basado en DL : "Avances recientes en los sistemas de diálogo basados ​​en el aprendizaje profundo: una encuesta sistemática". ARXIV (2021) [Documento]
  • Diálogo de dominio abierto : "Desafíos en la construcción de sistemas inteligentes de diálogo de dominio abierto". TOIS (2020) [Documento]
  • Sistemas de diálogo : "Una encuesta sobre sistemas de diálogo: avances recientes y nuevas fronteras". Sigkdd Explorations (2017) [Documento]
  • Diálogos Corporativos : "Una encuesta de corpus disponibles para construir sistemas de diálogo basados ​​en datos". Arxiv (2017) [documento] [datos]

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LLMS conversacional

  • Parrot : "Parrot: Mejora de los modelos de chat de múltiples vueltas aprendiendo a hacer preguntas". ARXIV (2023) [Documento]
  • MEMOCHAT : "MEMOCHAT: Tuning LLMS para usar memorandos para una conversación consistente de dominio abierto de largo alcance". ARXIV (2023) [Documento]
  • Llama 2-Chat : "Llama 2: Foundation Open y modelos de chat ajustados". Meta (2023) [documento] [código]
  • CHATGLM3 : "Serie CHATGLM3: Abra LLM de chat bilingüe". Tsinghua (2023) [Código]
  • CHATGLM2-6B : "CHATGLM2-6B: un chat bilingüe abierto LLM". Tsinghua (2023) [Código]
  • MPC : "provocó LLM como módulos de chatbot para una larga conversación de dominio abierto". ACL-Findings (2023) [documento] [Código]
  • MemoryBank-Siliconfriend : "MemoryBank: Mejora de modelos de lenguaje grandes con memoria a largo plazo". arxiv (2023) [documento] [código]
  • Ultrachat : "Mejora de los modelos de lenguaje de chat escalando conversaciones de instrucción de alta calidad". arxiv (2023) [documento] [datos]
  • Chatalpaca : "Chatalpaca: un corpus de diálogo múltiple basado en instrucciones de Alpaca". GitHub (2023) [datos]
  • Phoenix : "Phoenix: democratizando el chatgpt en todos los idiomas". arxiv (2023) [documento] [código]
  • Dolly : "Dolly gratis: Introducción de la primera LLM de instrucciones verdaderamente abierta del mundo". Databricks (2023) [código]
  • Baize : "Baize: un modelo de chat de código abierto con ajuste de los parámetros eficientes en los datos de auto-chat". arxiv (2023) [documento] [código]
  • Vicuna : "Vicuna: un chatbot de código abierto que impresiona a GPT-4 con una calidad de chatgpt 90%". LMSYS org (2023) [Blog] [Código]
  • Koala : "Koala: un modelo de diálogo para la investigación académica". UC Berkeley (2023) [Blog] [Código]
  • BELLE : "Belle: Sea el motor de modelo de idioma grande de todos". Lianjiateech (2023) [Código]
  • Alpaca : "Alpaca: un modelo fuerte y replicable de seguimiento de instrucciones". Stanford (2023) [Blog] [Código] [Alpaca-Lora]
  • CHATGLM-6B : "Un modelo de lenguaje de diálogo bilingüe abierto". Tsinghua (2023) [Código]
  • Asistente abierto : "Asistente abierto: IA conversacional para todos". GitHub (2023) [Proyecto] [Código]
  • CHATGPT : "CHATGPT: Optimización de modelos de idiomas para el diálogo". OpenAI (2022) [Blog]
  • Sparrow : "Mejora de la alineación de los agentes del diálogo a través de juicios humanos dirigidos". arxiv (2022) [documento] [datos]
  • Blenderbot3 : "Blenderbot 3: un agente de conversación desplegado que continuamente aprende a participar responsablemente". ARXIV (2022) [Documento]
  • Lamda : "Lamda: modelos de idioma para aplicaciones de diálogo". ARXIV (2022) [Documento]
  • Godel : "Godel: pre-entrenamiento a gran escala para el diálogo dirigido por objetivos". ARXIV (2022) [Documento] [Código]
  • Asistente Anthrope-V2 : "Entrenamiento de un asistente útil e inofensivo con refuerzo de aprendizaje de la retroalimentación humana". ARXIV (2022) [Documento]
  • Asistente antrópico : "Un asistente de idioma general como laboratorio para la alineación". ARXIV (2021) [Documento]

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Diálogo multimodal

Diálogo situado y encarnado

  • SLL : "Diálogos situacionales basados ​​en modelos de lenguaje grande para el aprendizaje de segundo idioma". ARXIV (2024) [Documento]
  • Plan EMB : "Predicción del plan multimodal incorporado aumentado con el diálogo sintético encarnado". EMNLP (2023) [Documento]
  • WTAG : "¿Pueden los modelos de fundación mirar, hablar y guiarte paso a paso para hacer un pastel?". EMNLP-Findings (2023) [documento] [Código]
  • SIMMC-VR : "SIMMC-VR: un conjunto de datos de diálogo multimodal orientado a tareas con transmisiones VR situadas e inmersivas". ACL (2023) [papel]
  • Claro : "Diálogo de recomendación multimodal con preferencia subjetiva: un nuevo desafío y punto de referencia". ACL (2023) [documento] [datos]
  • Sugar : "Un conjunto de datos textual para selección de respuesta proactiva situada". ACL (2023) [documento] [datos]
  • Minddial : "Minddial: Tracking de la dinámica de creencias con el modelado de la teoría de la mente para la generación de diálogo neuronal situado". ARXIV (2023) [Documento]
  • Holoassist : "Holoassist: un conjunto de datos de interacción humana egocéntrica para asistentes de IA interactivos en el mundo real". ICCV (2023) [Documento] [Datos]
  • Colaboración : "Hacia la adquisición del plan colaborativo a través del modelado de la teoría de la mente en el diálogo situado". Ijcai (2023) [documento] [código]
  • Alexa Arena : "Alexa Arena: una plataforma interactiva centrada en el usuario para IA encarnada". arxiv (2023) [documento] [código]
  • Gaviota : "Gaviota: un agente encarnado para la instrucción que sigue a través del diálogo situado". Alexa Premio Simbot Challenge (2023) [papel]
  • Detr de comedia de situación : "¿A cuál se refiere? Identificación de objetos multimodales en el diálogo situado". EACL-SRW (2023) [Documento] [Código]
  • MLR : "Mejora de agentes de conversación situados con razonamiento lógico multimodal paso a paso". DSTC11 (2023) [Documento]
  • SimpleMTod : "SimpleMTod: un modelo de lenguaje simple para diálogo multimodal orientado a tareas con representación de escena simbólica". ARXIV (2023) [Documento]
  • Primavera : "Primavera: agente de conversación situado previamente con preguntas multimodales del gráfico de diseño incremental". Aaai (2023) [documento] [código]
  • Dorothie : "Dorothie: Diálogo hablado para manejar situaciones inesperadas en agentes de conducción autónoma interactiva". EMNLP-Findings (2022) [documento] [código]
  • Curriculum de luz : "Aprendizaje de diálogo situado a través de la generación del entorno procesal". ACL (2022) [papel]
  • Danli : "Danli: agente deliberativo para seguir las instrucciones del lenguaje natural". EMNLP (2022) [documento] [código]
  • PRS : "Aprender a mediar las disparidades hacia la comunicación pragmática". ACL (2022) [documento] [código]
  • Modelo conjunto : "Aprender a incrustar contextos multimodales para agentes conversacionales situados". NAACL-FINDINGS (2022) [Documento] [Código]
  • Teach_film : "No copie al maestro: desafíos de datos y modelos en el diálogo encarnado". EMNLP (2022) [documento] [código]
  • Enseñar : "Enseñar: agentes encarnados impulsados ​​por la tarea que chatan". Aaai (2022) [documento] [datos]
  • Mindcraft : "Mindcraft: Teoría de la mente Modelado para el diálogo situado en tareas colaborativas". EMNLP (2021) [documento] [código]
  • Modelo multimodal : "Interacciones multimodales que utilizan modelos unimodales previos a la aparición para SIMMC 2.0". DSTC10 (2022) [documento] [código]
  • SIMMC 2.0 : "SIMMC 2.0: un conjunto de datos de diálogo orientado a tareas para conversaciones multimodales inmersivas" EMNLP (2021) [papel] [código]
  • MM-DST : "Aprendizaje de tareas múltiples para sistemas de diálogo de extremo a extremo de dominio múltiple situados". ARXIV (2021) [Documento]
  • SIMMC : "Conversaciones multimodales situadas e interactivas". Coling (2020) [documento] [código]
  • Minecraft-Bap : "Aprender a ejecutar instrucciones en un diálogo de Minecraft". ACL (2020) [documento] [código]
  • Cerealbar : "Ejecución de instrucciones en interacciones colaborativas situadas". EMNLP (2019) [documento] [Código]
  • Diálogo de Minecraft : "Diálogo colaborativo en Minecraft". ACL (2019) [documento] [código]
  • CLG : "Lenguaje colaborativo que se basa en el diálogo situado de Human -Robot". Revista AI (2016) [papel]
  • SHRD : "Back to the Blocks World: Aprender nuevas acciones a través del diálogo situado de humanos-robot". Sigdial (2014) [Documento]

Diálogo visal

  • Tiger : "Tiger: un marco de modelo generativo unificado para la generación de respuesta de diálogo multimodal". Coling (2024). [documento] [código]
  • Dialogcc : "Dialogcc: una tubería automatizada para crear un conjunto de datos de diálogo multimodal de alta calidad". NAACL (2024) [Documento] [Datos]
  • VLAW-MDM : "Un marco para las tareas de calentamiento en idioma visión en modelos de diálogo multimodal". EMNLP (2023) [documento] [código]
  • ZRIGF : "ZRIGF: un marco multimodal innovador para la generación de diálogo de imágenes de recursos cero". ACM MM (2023) [documento] [Código]
  • Vdialogue : "Vdialogue: un punto de referencia de evaluación unificada para el diálogo visualmente fundamental". ARXIV (2023) [Documento]
  • TextBind : "Textbind: Instrucción multimodal intercalada de múltiples vueltas en la naturaleza". arxiv (2023) [documento] [datos]
  • Vstar : "Vstar: un conjunto de datos de diálogo videocipado para una comprensión semántica situada con la escena y las transiciones de temas". ACL (2023) [documento] [datos]
  • Comset : "Generación multimodal basada en la persona de diálogos cómicos". ACL (2023) [documento] [código]
  • MPCHAT : "MPCHAT: Hacia la conversación multimodal de la persona". ACL (2023) [documento] [código]
  • Ritmo : "Pace: pretruento de diálogo multimodal unificado con expertos progresivos y compositivos". ACL (2023) [documento] [código]
  • MMDIALOG : "MMDIALOG: un conjunto de datos de diálogo múltiple a gran escala para una conversación multimodal de dominio abierto". ACL (2023) [documento] [datos]
  • MDS-S2 : "Sistemas de diálogo multimodal compuestos de conocimiento semántico dual". Sigir (2023) [Documento]
  • Tiktalk : "Tiktalk: un conjunto de datos de diálogo multimodal para Chitchat del mundo real". arxiv (2023) [documento] [código]
  • Champagne : "Champagne: Aprender conversación del mundo real de videos web a gran escala". arxiv (2023) [documento] [código]
  • MMCHAT : "MMCHAT: conjunto de datos de chat multimodal en las redes sociales". LREC (2022) [Documento] [Código]
  • CRVD : "Razonamiento colaborativo en gráficos semánticos multimodales para la generación de diálogo videos". EMNLP-Findings (2022) [papel]
  • M3ED : "M3ed: base de datos de diálogo emocional multipelabel múltiple multimodal". ACL (2022) [documento] [datos]
  • MDRG : "Generación de respuesta de diálogo multimodal". ACL (2022) [papel]
  • Unitranser : "Unitranser: un marco de representación semántica de transformador unificado para el sistema de diálogo orientado a tareas multimodales". ACL (2022) [papel]
  • PhotoChat : "Photochat: un conjunto de datos de diálogo humano humano con comportamiento de intercambio de fotos para modelado de texto de imagen conjunto". ACL (2021) [documento] [datos]
  • Diálogo multimodal : "Construir un conjunto de datos de diálogo multimodal reemplazando el texto con imágenes semánticamente relevantes". ACL (2021) [documento] [código]
  • OpenVidial 2.0 : "OpenVidial 2.0: un conjunto de datos de generación de diálogo de dominio abierto a gran escala con contextos visuales". arxiv (2021) [documento] [datos]
  • Tesoro : "Sistema de diálogo multimodal: comprensión de preguntas con contexto basado en gráficos relacionales". ACM MM (2021) [documento] [Código]
  • MMCONV : "MMCONV: Un entorno para la búsqueda de conversación multimodal en múltiples dominios". Sigir (2021) [documento] [datos]
  • Chat de imagen : "Chat de imagen: conversaciones basadas en las bases". ACL (2020) [documento] [datos]
  • MTN : "Redes de transformadores multimodales para sistemas de diálogo videos de extremo a extremo". ACL (2019) [documento] [código]
  • MELD : "MELD: un conjunto de datos multipartidista multimodal para el reconocimiento de emociones en las conversaciones". ACL (2019) [documento] [datos]
  • CleVR-Dialog : "CleVR-Dialog: un conjunto de datos de diagnóstico para razonamiento de ronda múltiple en el diálogo visual". NAACL (2019) [documento] [datos]
  • VISDIAL-RL : "Mejora del diálogo visual generativo respondiendo diversas preguntas". EMNLP (2019) [documento] [Código]
  • Magic : "Sistema de diálogo multimodal: generación de respuestas a través de decodificadores adaptativos". ACM MM (2019) [documento] [Código]
  • KMD : "Sistemas de diálogo multimodal consciente del conocimiento". ACM MM (2018) [Documento]
  • MMD : "Hacia la construcción de sistemas de conversación de dominio multimodal a gran escala". AAAI (2018) [documento] [datos]
  • Hable la caminata : "Habla la caminata: navegando por la ciudad de Nueva York a través del diálogo fundamentado". ARXIV (2018) [documento] [Código]
  • IGC : "Conversaciones de imagen: contexto multimodal para la generación de preguntas y respuestas naturales". IJCNLP (2017) [documento] [datos]
  • VISDIAL : "Diálogo visual". CVPR (2017) [documento] [datos]

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Diálogo proactivo

Misc. de diálogo proactivo

  • DPDP : "Planificación como humano: un marco de doble proceso para la planificación del diálogo". ACL (2024) [documento] [código]
  • PCA : "Hacia agentes de conversación proactivos centrados en el ser humano". Sigir (2024) [Documento]
  • Procot : "Involucrar y evaluar modelos de idiomas grandes para diálogos proactivos: aclaración, guía de objetivos y no colaboración". EMNLP-Findings (2023) [documento] [Código]
  • Tutorial : "Conciencia de objetivos para la IA conversacional: proactividad, no colaboratividad y más allá". ACL (2023) [papel]

Diálogo orientado al objetivo

  • PAI : "Hacia sistemas de tutoría inteligente orientada a objetivos en educación en línea". ARXIV (2023) [Documento]
  • Topdial : "Sistemas de diálogo proactivo orientado al objetivo con personalización: formulación de problemas y curación del conjunto de datos". EMNLP (2023) [documento] [código]
  • RTCP : "Promoción conversacional dirigida por el objetivo reforzado". EMNLP (2023) [documento] [código]
  • MTGP : "MTGP: diálogo orientado al objetivo múltiple guiado por una ruta global generativa con giros flexibles". ACL-Findings (2023) [documento] [Código]
  • Color : "Planificación del diálogo a través del proceso estocástico del puente browniano para el diálogo proactivo dirigido por objetivos". ACL-Findings (2023) [documento] [Código]
  • TOPKG : "TOPKG: diálogo orientado al objetivo a través del gráfico de planificación global en el conocimiento". Coling (2022) [documento] [código]
  • TGCP : "Planificación de conversación de dominio abierto guiado por el objetivo". Coling (2022) [documento] [código]
  • FOP : "Control a largo plazo para la generación de diálogo: métodos y evaluación". NAACL (2022) [Documento] [Código]
  • Coda : "Generación de respuesta al diálogo guiado por el objetivo utilizando sentido común y aumento de datos". NAACL-FINDINGS (2022) [Documento] [Código]
  • Nutrias : "Nutrias: transiciones de temas de un giro para el diálogo de dominio abierto". ACL (2021) [documento] [datos]
  • CG-NAR : "Pensar claramente, hablar rápido: generación no autorregresiva guiada por el concepto para sistemas de diálogo de dominio abierto". EMNLP (2021) [documento] [código]
  • Duconv : "Conversación proactiva de máquina humana con objetivos de conversación explícitos". ACL (2019) [documento] [código]
  • CKC : "Modelo de conversación neuronal guiado por palabras clave". Aaai (2021) [documento] [código]
  • Knowhrl : "Gráfico de conocimiento planificación de objetivos fundamentados para la generación de conversación de dominio abierto". Aaai (2020) [papel]
  • DKRN : "Red de enrutamiento de conocimiento dinámico para la conversación de dominio abierto guiado por el objetivo". Aaai (2020) [documento] [código]
  • TGCONV : "Conversación de dominio abierto guiado por el objetivo". ACL (2019) [documento] [código]

Diálogo no colaborativo (persuasión y negociación)

  • Viaje : "La fuerza radica en las diferencias! Hacia diálogos efectivos no colaborativos a través de la planificación de estrategias personalizadas". ARXIV (2024) [Documento]
  • INA : "Ina: un enfoque integrador para mejorar las estrategias de negociación con el sistema de diálogo basado en recompensas". EMNLP (2023) [documento] [datos]
  • I-Pro : "Interactuar con el usuario no cooperativo: un nuevo paradigma para la política de diálogo proactivo". Sigir (2022) [Documento]
  • Paad : "Hacia un agente de diálogo autónomo consciente de la progresión". NAACL (2022) [Documento] [Código]
  • PERSRFI : "Refina e imitar: Reducción de la repetición y la inconsistencia en los diálogos de persuasión a través del aprendizaje de refuerzo y la demostración humana". EMNLP-Findings (2021) [documento] [código]
  • Reser : "Reser: modelando computacionalmente las estrategias de resistencia en conversaciones persuasivas". EACL (2021) [Documento] [Código]
  • ARDM : "Modelo de diálogo recurrente alternativo con modelos de lenguaje previamente capacitados a gran escala". EACL (2021) [Documento] [Código]
  • Diactografía : "Diacografía: incorporación de redes de gráfico de estrategia interpretable en diálogos de negociación". ICLR (2021) [documento] [código]
  • NegociationTom : "Mejora de los sistemas de diálogo para la negociación con modelado de personalidad". ACL (2021) [documento] [código]
  • FEED : "Aumento de sistemas de diálogo no colaborativos con historial de diálogo semántico y estratégico explícito". ICLR (2020) [documento] [código]
  • CTX-PSA : "Aprender a planificar y realizar por separado para los sistemas de diálogo abierto". EMNLP-Findings (2020) [documento] [Código]
  • Negociation-Coach : "Un entrenador de estrategia dinámica para una negociación efectiva". Sigdial (2019) [documento] [código]
  • Persuasionforgood : "Persuasión para el bien: hacia un sistema de diálogo persuasivo personalizado para el bien social". ACL (2019) [documento] [datos]
  • Craigslistbargain : "Estrategia de desacoplamiento y generación en diálogos de negociación". EMNLP (2018) [documento] [datos]

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Diálogo personalizado

Diálogo basado en personajes

  • LLM-Werewolf : "Explorando grandes modelos de idiomas para juegos de comunicación: un estudio empírico sobre el hombre lobo". ARXIV (2023) [Documento]
  • Chatharuhi : "Chatharuhi: Revivir el personaje de anime en la realidad a través del modelo de lenguaje grande". ARXIV (2023) [Informe] [Código]
  • DPCD : "¡Hola Sheldon! Creación de personajes personalizados profundos a partir de programas de televisión". arxiv (2023) [documento] [datos]
  • Cornell-Rich : "Modelado de lenguaje personalizado de personajes de pantalla utilizando anotaciones de metadatos ricos". arxiv (2023) [documento] [datos]
  • Knudge : "Generación ontológicamente fiel de diálogos de carácter no jugador". Arxic (2022) [papel]
  • HPD : "Los modelos de idiomas grandes se encuentran con Harry Potter: un conjunto de datos bilingües para alinear los agentes del diálogo con los personajes". arxiv (2022) [documento] [datos]
  • Dialstory : "Un punto de referencia para comprender y generar el diálogo entre los personajes en las historias". ARXIV (2022) [Documento]
  • CARECALL : "Construir un rol de sistema de diálogo de dominio abierto especificado que aproveche los modelos de lenguaje a gran escala". NAACL (2022) [Documento] [Datos]
  • PDP : "Conoce a tu personaje favorito: chatbot de dominio abierto imitando personajes ficticios con solo unas pocas expresiones". NAACL (2022) [Documento] [Código]
  • RPA : "¿Soy yo o tú? Los modelos de diálogo de última generación no pueden mantener una identidad". NAACL-FINDINGS (2022) [Documento]
  • Carácter : "Carácter: apoyar la creación de personajes ficticios a través de la conversación y la manifestación progresiva con un chatbot". ACM C&C (2021） [papel]
  • Aloha : "Aloha: Aprendizaje artificial de los atributos humanos para los agentes del diálogo". Aaai (2020) [documento] [código]
  • Luz : "Aprender a hablar y actuar en un juego de aventuras de texto de fantasía". EMNLP (2019) [documento] [datos]

Diálogo consciente de la personalidad

  • UBPL : "Adaptar rasgos de personalidad en modelos de idiomas grandes a través de léxicos personalizados sin supervisión". ARXIV (2023) [Documento]
  • Carácter : "Carácter: aprendizaje hacia la IA conversacional con apoyo social personalizado". arxiv (2023) [documento] [código]
  • CHATGPT-MBTI : "¿Puede ChatGPT evaluar las personalidades humanas? Un marco de evaluación general". arxiv (2023) [documento] [código]
  • Personalidad provocada : "Controlar el estilo de personalidad en el diálogo con el aprendizaje rápido basado en el mensaje". IWSDS (2023) [Documento]
  • CPED : "CPED: un conjunto de datos de diálogo personalizado y emocional de China a gran escala para la IA conversacional". arxiv (2022) [documento] [datos]
  • Peld : "Seleccione automáticamente la emoción para la respuesta a través de la transición de emociones afectadas por la personalidad". ACL-Findings (2021) [documento] [datos]
  • Friendspersona : "Reconocimiento automático de personalidad basado en texto en monólogos y diálogos multipartidistas utilizando redes atentadas e integridades contextuales". AAAAI-Student Resumen (2020) [documento] [Datos]
  • APR : "Identificación de rasgos de personalidad utilizando dinámica de superposición en el diálogo multipartidista". Interpecher (2019) [Documento]
  • PersonalDilaog : "Generación de diálogo personalizado con rasgos diversificados". ARXIV (2019) [documento] [datos]
  • PersonaGenlg : "Controlar la variación estilística basada en la personalidad con los generadores de lenguaje natural neural". Sigdial (2018) [documento] [datos]

Diálogo basado en la persona

  • Comperdial : "Comperdial: Commonsense Persona Diálogo Diálogo Diálogo y punto de referencia". ARXIV (2024) [Documento]
  • IDL : "" En los diálogos que aprendemos ": hacia el diálogo personalizado sin perfiles predefinidos a través del aprendizaje en el diálogo". ARXIV (2024) [Documento]
  • DialogeCl : "Crafting un buen aviso o proporcionando diálogos ejemplares? Un estudio del aprendizaje en contexto para la generación de diálogo basada en la persona". ARXIV (2024) [Documento]
  • Varmi : "Construir personajes agentes de diálogo consistentes con aprendizaje de refuerzo fuera de línea". EMNLP (2023) [documento] [código]
  • Opela : "Cuando la multitud se encuentra con la personalidad: creando un corpus de diálogo de personalidad abierta de dominio abierto a gran escala". arxiv (2023) [documento] [datos]
  • Orige : "Hacia la generación de diálogo personalizado robusta a través de la regularización de la representación insensible al pedido". ACL-Findings (2023) [documento] [Código]
  • CLV : "Mejora de la generación de diálogo personalizado con variables latentes contrastantes: combinación de personalidad escasa y densa". ACL (2023) [documento] [código]
  • Simoap : "Simoap: Mejore la coherencia y la consistencia en la generación de diálogo basada en la persona a través de exhibición excesiva y posterior a la evaluación". ACL (2023) [documento] [código]
  • LMEDR : "Aprender a memorizar las relaciones con implicación y del discurso para los diálogos consistentes en la persona". Aaai (2023) [documento] [código]
  • Recuperación a la predicción : "Mejora de la consistencia de la personalidad en la conversación por personalidad que se extiende". CIKM (2022) [Documento] [Código]
  • Persona implícita : "Un generador de diálogo personalizado con detección implícita de personalidad del usuario". Coling (2022) [papel]
  • CARECALLMEMORY : "¡Mantenme actualizado! Gestión de memoria en conversaciones a largo plazo". EMNLP-Findings (2022) [documento] [datos]
  • PersonadeFense : "No sabes mi color favorito: evitar que las representaciones de diálogo revelen personajes privados de los oradores". NAACL (2022) [Documento] [Código]
  • Aviso a la vez : "Construir un sistema de diálogo personalizado con ajuste rápido". NAACL-SRW (2022) [Documento]
  • Dulemon : "¡Hace mucho tiempo sin ver! Conversación de dominio abierto con memoria de personalidad a largo plazo". ACL-Findings (2022) [documento] [datos]
  • Información : "Realmente entiendes lo que necesito: agentes de diálogo intelectual y amistoso que basan el conocimiento y la personalidad". EMNLP-Findings (2022) [documento] [código]
  • Enfoque : "Llame para una conversación personalizada: conversación personalizada con la persona y conocimiento". Aaai (2022) [documento] [código]
  • MSP : "Menos es más: aprender a refinar el historial de diálogo para la generación de diálogo personalizado". NAACL (2022) [Documento]
  • GME : "Diálogos transferibles de la persona a tierra a través de ediciones mínimas fundamentadas". EMNLP (2021) [documento] [código]
  • Bob : "Bob: Bert sobre Bert para capacitar a modelos de diálogo basados ​​en personal de datos personalizados limitados". ACL (2021) [documento] [código]
  • PABST : "Enriquecimiento sin supervisión del diálogo de personas con historias de fondo". ACL (2021) [documento] [código]
  • DHAP : "Un chatbot por persona: creación de chatbots personalizados basados ​​en perfiles de usuario implícitos". Sigir (2021) [Documento]
  • Pchatbot : "Pchatbot: un conjunto de datos a gran escala para chatbot personalizado". Sigir (2021) [documento] [datos]
  • Compac : "¿Como caminar? Probablemente disfrutes de la naturaleza: diálogo de la persona con expansiones de sentido común". EMNLP (2020) [documento] [código]
  • consistencia pragmática : "¿Sonaré como yo? Mejora de la consistencia de la persona en los diálogos a través de la autoconciencia pragmática". EMNLP (2020) [documento] [código]
  • Xpersona : "Xpersona: Evaluación de chatbot personalizado multilingüe". arxiv (2020) [documento] [datos]
  • KVPI : "Identificación de consistencia de perfil para agentes de diálogo abiertos de dominio". EMNLP (2020) [documento] [código]
  • RDA : "Generar, eliminar y reescribir: un marco de tres etapas para mejorar la consistencia de la personalidad de la generación de diálogo". ACL (2020) [papel]
  • P^2bot : "Me impresionas: Generación de diálogo a través de la percepción de personalidad mutua". ACL (2020) [documento] [código]
  • RCDG : "Generar diálogos de personalidad consistentes al explotar la inferencia del lenguaje natural". Aaai (2020) [documento] [código]
  • Persona-Sparse : "Un modelo de generación de diálogo personalizado basado en el entrenamiento previo con datos de personalidad-sparse". Aaai (2020) [papel]
  • Personawae : "Modelado de personalización en el espacio continuo para la generación de respuesta a través de Autoencoders de Wasserstein aumentados". EMNLP (2019) [Documento]
  • PAML : "Pantalización de agentes de diálogo a través de meta-learning". ACL (2019) [documento] [código]
  • Personachat : "Personalizar agentes del diálogo: Tengo un perro, ¿tú también tienes mascotas?" ACL (2018) [documento] [datos]
  • PCCM : "Asignación de personalidad/perfil a una máquina de chat para la generación de conversación coherente". IJCAI (2018) [Documento]

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Diálogo emocional

Diálogo de apoyo emocional

  • Sesgo de preferencia : "¿Pueden los modelos de lenguaje grande ser un buen seguidor emocional? Mitigando el sesgo de preferencia en la conversación de apoyo emocional". ACL (2024) [papel]
  • Escot : "Escot: hacia los sistemas de diálogo de apoyo emocional interpretable". ACL (2024) [documento] [código]
  • Muffin : "Muffin: mitigando la inesperación en las conversaciones de apoyo emocional con retroalimentación de IA multifacética". ACL-Findings (2024) [documento] [Código]
  • DDRCU : "Recuperación dinámica de demostración y comprensión cognitiva para la conversación de apoyo emocional". Sigir (2024) [documento] [código]
  • Kemi : "Sistema de diálogo de iniciativa mixta mejorada por el conocimiento para conversaciones de apoyo emocional". ACL (2023) [documento] [código]
  • CSCONV : "Un sistema de diálogo de estimulación cognitiva con fusión de conocimiento de múltiples fuentes para ancianos con deterioro cognitivo". ACL (2023) [documento] [código]
  • Augesc : "Augesc: aumento del diálogo con modelos de idiomas grandes para la conversación de apoyo emocional". ACL-Findings (2023) [papel]
  • Transesc : "Transesc: suaveando la conversación de apoyo emocional a través de la transición de estado de nivel". ACL-Findings (2023) [documento] [Código]
  • Pal : "Pal: generación de conversación de apoyo emocional de la persona a la persona". ACL-Findings (2023) [documento] [Código]
  • Multiesc : "Mejora de la generación de diálogo de apoyo emocional múltiple con la planificación de la estrategia de Lookahead". EMNLP (2022) [documento] [código]
  • Misc : "Misc: un modelo de estrategia mixto que integra el cometa para la conversación de apoyo emocional". ACL (2022) [documento] [código]
  • C3KG : "C3KG: un gráfico de conocimiento de conversación de sentido común chino". ACL-Findings (2022) [documento] [datos]
  • GLHG : "Control a nivel mundial, comprenda localmente: una red de gráficos jerárquicos globales a locales para la conversación de apoyo emocional". Ijcai (2022) [papel]
  • Esconv : "Hacia los sistemas de diálogo de apoyo emocional". ACL (2021) [documento] [datos]

Diálogo empático

  • StickerConv : "StickerConv: Generación de respuestas empáticas multimodales desde cero". ACL (2024) [documento] [datos]
  • Perceptiveagent : "Habla con agentes humanos: diálogo empático a través de la recepción acústica perceptible y la reacción". ACL (2024) [documento] [código]
  • E-Core : "EMNLP (2023) [documento]
  • Empsoa : "¡No se pierdas a ti mismo! Generación de respuesta empática a través de la conciencia explícita de sí mismo". ACL-Findings (2023) [documento] [Código]
  • Caso : "Caso: alineando la cognición y afecto grueso a fino por la generación de respuesta empática". ACL (2023) [documento] [código]
  • Cuidado : "Cuidado: razonamiento de causalidad para respuestas empáticas por generación de gráficos condicionales". EMNLP-Findings (2022) [documento] [código]
  • Empgpt-3 : "¿GPT-3 genera diálogos empáticos? Un nuevo método de selección de ejemplo de ejemplo en contexto y métrica de evaluación automática para la generación de diálogo empático". Coling (2022) [documento] [código]
  • Posemodial : "Hacia diálogos empáticos múltiples con obtención de emociones positivas". ARXIV (2022) [Documento]
  • CEM : "CEM: generación de respuesta empática consciente de los bienes comunes". Aaai (2022) [documento] [código]
  • Gee : "Tomar perspectiva y pragmática para generar respuestas empáticas centradas en las causas de la emoción". EMNLP (2021) [documento] [código]
  • RecEC : "Mejora de la generación de respuesta empática al reconocer la causa de la emoción en las conversaciones". EMNLP-Findings (2021) [documento] [código]
  • Comae : "Comae: un marco jerárquico multifactor para la generación de respuesta empática". ACL-Findings (2021) [documento] [Código]
  • Cuidado : "Cuidado: generación de respuesta emocional consciente de los bienes comunes con conceptos latentes". Aaai (2021) [documento] [código]
  • EMPDG : "EMPDG: Generación de diálogo empático interactivo de resolución múltiple". Coling (2020) [documento] [código]
  • MIME : "Mime: imitando las emociones para la generación de respuesta empática". EMNLP (2020) [documento] [código]
  • PEC : "Hacia modelos de conversación empáticos basados ​​en personal". EMNLP (2020) [documento] [código]
  • Moel : "Moel: mezcla de oyentes empáticos". EMNLP (2019) [documento] [Código]
  • EmpatheticDialogues : "Hacia modelos empáticos de conversación de dominio abierto: un nuevo punto de referencia y conjunto de datos". ACL (2019) [documento] [datos]
  • EMOD : "Generar respuestas con una emoción específica en el diálogo". ACL (2019) [documento]
  • MOJITALK : "MOJITALK: Generación de respuestas emocionales a escala". ACL (2018) [documento]
  • ECM : "Máquina emocional de chat: generación de conversación emocional con memoria interna y externa". AAAI (2018) [documento] [Código]

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Diálogo de recomendación y CRS

  • TCP-dial : "Sígueme: Planificación de conversación para sistemas de diálogo de recomendación impulsados ​​por el objetivo". ARXIV (2022) [Documento] [Código]
  • KERS : "Kers: un marco mejorado por el conocimiento para los sistemas de diálogo de recomendación con múltiples subconsportes". EMNLP-Findings (2021) [documento] [código]
  • Durecdial2.0 : "Durecdial 2.0: un corpus paralelo bilingüe para recomendación de conversación". EMNLP (2021) [documento] [código]
  • Durecdial : "Hacia la recomendación de conversación sobre diálogos de tipo múltiple". ACL (2020) [documento] [código]
  • TG-Redial : "Hacia el sistema de recomendación conversacional guiado por el tema". Coling (2020) [documento] [código]
  • Inspirado : "Inspirado: hacia los sistemas de diálogo de recomendación sociable". EMNLP (2020) [documento] [datos]
  • Gorecdial : "Recomendación como juego de comunicación: juego de bots auto-supervisado para el diálogo orientado a objetivos". EMNLP (2019) [documento] [Código]
  • CRS-Surveve : "Una encuesta sobre sistemas de recomendación de conversación". Encuestas de computación ACM (2021) [papel]
  • CRS-Survey : "Avances y desafíos en los sistemas de recomendación de conversación: una encuesta". ARXIV (2021) [Documento]
  • CRSLAB : "CRSLAB: un conjunto de herramientas de código abierto para construir un sistema de recomendación de conversación". arxiv (2021) [documento] [código]
  • MESE : "Mejora de la calidad de los sistemas de recomendación de conversación con la meta de meta de meta de meta de elementos conscientes de contexto". NAACL (2022) [Documento] [Código]
  • C2-CRS : "C2-CRS: Aprendizaje contrastante grueso a fino para el sistema de recomendación conversacional". WSDM (2022) [documento] [código]
  • BotPlay : "Self-Supervised Bot Play for Conversational Recommendation with Justifications". arXiv(2021) [paper]
  • RID : "Finetuning Large-Scale Pre-trained Language Models for Conversational Recommendation with Knowledge Graph". arXiv(2021) [paper] [code]
  • CRFR : "CRFR: Improving Conversational Recommender Systems via Flexible Fragments Reasoning on Knowledge Graphs". EMNLP(2021) [paper]
  • NTRD : "Learning Neural Templates for Recommender Dialogue System". EMNLP(2021) [paper] [code]
  • CR-Walker : "CR-Walker: Tree-Structured Graph Reasoning and Dialog Acts for Conversational Recommendation". EMNLP(2021) [paper] [code]
  • RevCore : "RevCore: Review-augmented Conversational Recommendation". ACL-Findings(2021) [paper] [code]
  • KECRS : "KECRS: Towards Knowledge-Enriched Conversational Recommendation System". arXiv(2021) [paper]
  • FPAN : "Adapting User Preference to Online Feedback in Multi-round Conversational Recommendation". WSDM(2021) [paper] [code]
  • UNICORN : "Unified Conversational Recommendation Policy Learning via Graph-based Reinforcement Learning". SIGIR(2021) [paper] [code]
  • KGSF : "Improving Conversational Recommender Systems via Knowledge Graph based Semantic Fusion". KDD(2020) [paper] [code]
  • CPR : "Interactive Path Reasoning on Graph for Conversational Recommendation". KDD(2020) [paper] [code]
  • EAR : "Estimation-Action-Reflection: Towards Deep Interaction Between Conversational and Recommender Systems". WSDM(2020) [paper] [code]
  • KBRD : "Towards Knowledge-Based Recommender Dialog System". EMNLP(2019) [paper] [code]
  • ReDial : "Towards Deep Conversational Recommendations". NeurIPS(2018) [paper] [data]

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Knowledge-grounded Dialogue

  • DOCTOR : "Dialogue Chain-of-Thought Distillation for Commonsense-aware Conversational Agents". EMNLP(2023) [paper] [code] [demo]
  • GATE : "Well Begun is Half Done: Generator-agnostic Knowledge Pre-Selection for Knowledge-Grounded Dialogue". EMNLP(2023) [paper] [code]
  • CONNER : "Beyond Factuality: A Comprehensive Evaluation of Large Language Models as Knowledge Generators". EMNLP(2023) [paper] [code]
  • K-DIAL : "Improving Factual Consistency for Knowledge-Grounded Dialogue Systems via Knowledge Enhancement and Alignment". EMNLP-Findings(2023) [paper]
  • GLM-Dialog : "GLM-Dialog: Noise-tolerant Pre-training for Knowledge-grounded Dialogue Generation". arXiv(2023) [paper] [code]
  • RHO : "RHO (ρ): Reducing Hallucination in Open-domain Dialogues with Knowledge Grounding". ACL-Findings(2023) [paper] [code]
  • MultiRefKGC : "There Is No Standard Answer: Knowledge-Grounded Dialogue Generation with Adversarial Activated Multi-Reference Learning". EMNLP(2022) [paper] [code]
  • CorefDiffs : "CorefDiffs: Co-referential and Differential Knowledge Flow in Document Grounded Conversations". COLING(2022) [paper] [code]
  • DTR : "Stylized Knowledge-Grounded Dialogue Generation via Disentangled Template Rewriting". NAACL(2022) [paper] [code]
  • XDAI : "XDAI: A Tuning-free Framework for Exploiting Pre-trained Language Models in Knowledge Grounded Dialogue Generation". KDD(2022) [paper] [code]
  • PersonaKGC : "There Are a Thousand Hamlets in a Thousand People's Eyes: Enhancing Knowledge-grounded Dialogue with Personal Memory". ACL(2022) [paper] [code]
  • KI : "Lexical Knowledge Internalization for Neural Dialog Generation". ACL(2022) [paper] [code]
  • DiffKG : "Towards Large-Scale Interpretable Knowledge Graph Reasoning for Dialogue Systems". ACL-Findings(2022) [paper] [code]
  • KSAM : "KSAM: Infusing Multi-Source Knowledge into Dialogue Generation via Knowledge Source Aware Multi-Head Decoding". ACL-Findings(2022) [paper]
  • MDSP : "Multi-Stage Prompting for Knowledgeable Dialogue Generation". ACL-Findings(2022) [paper] [code]
  • FSB : "Few-Shot Bot: Prompt-Based Learning for Dialogue Systems". arXiv(2021) [paper] [code]
  • P-GDG : "Exploring Prompt-based Few-shot Learning for Grounded Dialog Generation". arXiv(2021) [paper]
  • KAT-TSLF : "A Three-Stage Learning Framework for Low-Resource Knowledge-Grounded Dialogue Generation". EMNLP(2021) [paper] [code]
  • DIALKI : "DIALKI: Knowledge Identification in Conversational Systems through Dialogue-Document Contextualization". EMNLP(2021) [paper] [code]
  • CoLV : "CoLV: A Collaborative Latent Variable Model for Knowledge-Grounded Dialogue Generation". EMNLP(2021) [paper]
  • SKT-KG : "Augmenting Knowledge-grounded Conversations with Sequential Knowledge Transition". NAACL(2021) [paper]
  • MSKE : "More is Better: Enhancing Open-Domain Dialogue Generation via Multi-Source Heterogeneous Knowledge". EMNLP(2021) [paper] [code]
  • EARL : "EARL: Informative Knowledge-Grounded Conversation Generation with Entity-Agnostic Representation Learning". EMNLP(2021) [paper] [code]
  • KGD-CF : "Increasing Faithfulness in Knowledge-Grounded Dialogue with Controllable Features". ACL(2021) [paper]
  • SECE : "Space Efficient Context Encoding for Non-Task-Oriented Dialogue Generation with Graph Attention Transformer". ACL(2021) [paper] [code]
  • MIKe : "Initiative-Aware Self-Supervised Learning for Knowledge-Grounded Conversations". SIGIR(2021) [paper] [code]
  • GOKC : "Learning to Copy Coherent Knowledge for Response Generation". AAAI(2021) [paper] [code]
  • KnowledGPT : "Knowledge-Grounded Dialogue Generation with Pre-trained Language Models". EMNLP(2020) [paper] [code]
  • DiffKS : "Difference-aware Knowledge Selection for Knowledge-grounded Conversation Generation". EMNLP-Findings(2020) [paper] [code]
  • DukeNet : "DukeNet: A Dual Knowledge Interaction Network for Knowledge-Grounded Conversation". SIGIR(2020) [paper] [code]
  • CCN : "Cross Copy Network for Dialogue Generation". EMNLP(2020) [paper] [code]
  • PIPM : "Bridging the Gap between Prior and Posterior Knowledge Selection for Knowledge-Grounded Dialogue Generation". EMNLP(2020) [paper]
  • ConceptFlow : "Grounded Conversation Generation as Guided Traverses in Commonsense Knowledge Graphs". ACL(2020) [paper] [code]
  • ConKADI : "Diverse and Informative Dialogue Generation with Context-Specific Commonsense Knowledge Awareness". ACL(2020) [paper] [code]
  • KIC : "Generating Informative Conversational Response using Recurrent Knowledge-Interaction and Knowledge-Copy". ACL(2020) [paper]
  • SKT : "Sequential Latent Knowledge Selection for Knowledge-Grounded Dialogue". ICLR(2020) [paper] [code]
  • KdConv : "KdConv: A Chinese Multi-domain Dialogue Dataset Towards Multi-turn Knowledge-driven Conversation". ACL(2020) [paper] [data]
  • TransDG : "Improving Knowledge-aware Dialogue Generation via Knowledge Base Question Answering". AAAI(2020) [paper] [code]
  • RefNet : "RefNet: A Reference-aware Network for Background Based Conversation". AAAI(2020) [paper] [code]
  • GLKS : "Thinking Globally, Acting Locally: Distantly Supervised Global-to-Local Knowledge Selection for Background Based Conversation". AAAI(2020) [paper] [code]
  • AKGCM : "Knowledge Aware Conversation Generation with Explainable Reasoning over Augmented Graphs". EMNLP(2019) [paper] [code]
  • DyKgChat : "DyKgChat: Benchmarking Dialogue Generation Grounding on Dynamic Knowledge Graphs". EMNLP(2019) [paper] [code]
  • OpenDialKG : "OpenDialKG: Explainable Conversational Reasoning with Attention-based Walks over Knowledge Graphs". ACL(2019) [paper] [data]
  • WoW : "Wizard of Wikipedia: Knowledge-Powered Conversational agents". ICLR(2019) [paper]
  • PostKS : "Learning to Select Knowledge for Response Generation in Dialog Systems". IJCAI(2019) [paper] [code-1] [code-2]
  • NKD : "Knowledge Diffusion for Neural Dialogue Generation". ACL(2018) [paper] [data]
  • Dual Fusion : "Smarter Response with Proactive Suggestion: A New Generative Neural Conversation Paradigm". IJCAI(2018) [paper]
  • CCM : "Commonsense Knowledge Aware Conversation Generation with Graph Attention". IJCAI(2018) [paper] [code-tf] [code-py]
  • MTask : "A Knowledge-Grounded Neural Conversation Model". AAAI(2018) [paper]
  • GenDS : "Flexible End-to-End Dialogue System for Knowledge Grounded Conversation". arXiv(2017) [paper]

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Task-oriented Dialogue

  • P-ToD : "Personalizing Task-oriented Dialog Systems via Zero-shot Generalizable Reward Function". CIKM(2022) [paper]
  • Dialogic : "Dialogic: Controllable Dialogue Simulation with In-Context Learning". EMNLP-Findings(2022) [paper] [code]
  • KB-Adapter : "Injecting Domain Knowledge in Language Models for Task-Oriented Dialogue Systems". EMNLP(2022) [paper] [code]
  • TacoBot : "Bootstrapping a User-Centered Task-Oriented Dialogue System". Proceedings of Alexa Prize TaskBot(2021) [paper]
  • USDA : "User Satisfaction Estimation with Sequential Dialogue Act Modeling in Goal-oriented Conversational Systems". WWW(2022) [paper] [code]
  • USS : "Simulating User Satisfaction for the Evaluation of Task-oriented Dialogue Systems". SIGIR(2021) [paper] [data]
  • NS-Dial : "An Interpretable Neuro-Symbolic Reasoning Framework for Task-Oriented Dialogue Generation". ACL(2022) [paper] [code]
  • GALAXY : "GALAXY: A Generative Pre-trained Model for Task-Oriented Dialog with Semi-Supervised Learning and Explicit Policy Injection". AAAI(2022) [paper] [code]
  • PPTOD : "Multi-Task Pre-Training for Plug-and-Play Task-Oriented Dialogue System". arXiv(2021) [paper] [code]
  • ToDCL : "Continual Learning in Task-Oriented Dialogue Systems". EMNLP(2021) [paper] [code]
  • IR-Net : "Intention Reasoning Network for Multi-Domain End-to-end Task-Oriented Dialogue". EMNLP(2021) [paper]
  • HyKnow : "HyKnow: End-to-End Task-Oriented Dialog Modeling with Hybrid Knowledge Management". ACL-Findings(2021) [paper] [code]
  • DDMN : "Dual Dynamic Memory Network for End-to-End Multi-turn Task-oriented Dialog Systems". COLING(2020) [paper] [code]
  • ToD-BERT : "ToD-BERT: Pre-trained Natural Language Understanding for Task-Oriented Dialogues". EMNLP(2020) [paper] [code]
  • GraphDialog : "GraphDialog: Integrating Graph Knowledge into End-to-End Task-Oriented Dialogue Systems". EMNLP(2020) [paper] [code]
  • MARCO : "Multi-Domain Dialogue Acts and Response Co-Generation". ACL(2020) [paper] [code]
  • DF-Net : "Dynamic Fusion Network for Multi-Domain End-to-end Task-Oriented Dialog". ACL(2020) [paper] [code]
  • MALA : "MALA: Cross-Domain Dialogue Generation with Action Learning". AAAI(2020) [paper]
  • SGD : "Towards Scalable Multi-domain Conversational Agents: The Schema-Guided Dialogue Dataset". AAAI(2020) [paper] [data]
  • CrossWOZ : "CrossWOZ: A Large-Scale Chinese Cross-Domain Task-Oriented Dialogue Dataset". TACL(2020) [paper] [code]
  • MultiWOZ : "MultiWOZ - A Large-Scale Multi-Domain Wizard-of-Oz Dataset for Task-Oriented Dialogue Modelling". EMNLP(2018) [paper] [code]
  • Neural Task-Oriented Dialogue : "Learning to Memorize in Neural Task-Oriented Dialogue Systems". MPhil Thesis(2019) [paper]
  • GLMP : "Global-to-local Memory Pointer Networks for Task-Oriented Dialogue". ICLR(2019) [paper] [code]
  • KB Retriever : "Entity-Consistent End-to-end Task-Oriented Dialogue System with KB Retriever". EMNLP(2019) [paper] [data]
  • TRADE : "Transferable Multi-Domain State Generator for Task-Oriented Dialogue Systems". ACL(2019) [paper] [code]
  • WMM2Seq : "A Working Memory Model for Task-oriented Dialog Response Generation". ACL(2019) [paper]
  • Pretrain-Fine-tune : "Training Neural Response Selection for Task-Oriented Dialogue Systems". ACL(2019) [paper] [data]
  • Multi-level Mem : "Multi-Level Memory for Task Oriented Dialogs". NAACL(2019) [paper] [code]
  • BossNet : "Disentangling Language and Knowledge in Task-Oriented Dialogs ". NAACL(2019) [paper] [code]
  • SDN : "Subgoal Discovery for Hierarchical Dialogue Policy Learning". EMNLP(2018) [paper]
  • D3Q : "Discriminative Deep Dyna-Q: Robust Planning for Dialogue Policy Learning". EMNLP(2018) [paper] [code]
  • DDQ : "Deep Dyna-Q: Integrating Planning for Task-Completion Dialogue Policy Learning". ACL(2018) [paper] [code]
  • MAD : "Memory-augmented Dialogue Management for Task-oriented Dialogue Systems". TOIS(2018) [paper]
  • TSCP : "Sequicity: Simplifying Task-oriented Dialogue Systems with Single Sequence-to-Sequence Architectures". ACL(2018) [paper] [code]
  • Mem2Seq : "Mem2Seq: Effectively Incorporating Knowledge Bases into End-to-End Task-Oriented Dialog Systems". ACL(2018) [paper] [code]
  • Topic-Seg-Label : "A Weakly Supervised Method for Topic Segmentation and Labeling in Goal-oriented Dialogues via Reinforcement Learning". IJCAI(2018) [paper] [code]
  • AliMe : "AliMe Chat: A Sequence to Sequence and Rerank based Chatbot Engine". ACL(2017) [paper]
  • KVR Net : "Key-Value Retrieval Networks for Task-Oriented Dialogue". SIGDIAL(2017) [paper] [data]

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Open-domain Dialogue

Long-term Dialogue

  • THEANINE : "THEANINE: Revisiting Memory Management in Long-term Conversations with Timeline-augmented Response Generation". arXiv(2024) [paper]
  • LD-Agent : "Hello Again! LLM-powered Personalized Agent for Long-term Dialogue". arXiv(2024) [paper] [code]
  • CPD : "Position Debiasing Fine-Tuning for Causal Perception in Long-Term Dialogue". IJCAI(2024) [paper]
  • TemporalMemory : "Toward Conversational Agents with Context and Time Sensitive Long-term Memory". arXiv(2024) [paper] [data]
  • LoCoMo : "Evaluating Very Long-Term Conversational Memory of LLM Agents". ACL(2024) [paper] [data]
  • Conversation Chronicles : "Conversation Chronicles: Towards Diverse Temporal and Relational Dynamics in Multi-Session Conversations". EMNLP(2023) [paper] [data]
  • GapChat : "Mind the Gap Between Conversations for Improved Long-Term Dialogue Generation". EMNLP-Findings(2023) [paper] [data]
  • UniMC : "UniMC: A Unified Framework for Long-Term Memory Conversation via Relevance Representation Learning". arXiv(2023) [paper]
  • RS : "Recursively Summarizing Enables Long-Term Dialogue Memory in Large Language Models". arXiv(2023) [paper]
  • MSC : "Beyond Goldfish Memory: Long-Term Open-Domain Conversation". ACL(2022) [paper] [data]

Response Generation

  • Overview : "Open-domain Dialogue Generation: What We Can Do, Cannot Do, And Should Do Next". ACL-NLP4ConvAI(2022) [paper]
  • Chirpy Cardinal : "Neural Generation Meets Real People: Building a Social, Informative Open-Domain Dialogue Agent". SIGDIAL(2022) [paper] [code] [project]
  • TIL : "Towards Efficient Dialogue Pre-training with Transferable and Interpretable Latent Structure". EMNLP(2022) [paper]
  • ProphetChat : "ProphetChat: Enhancing Dialogue Generation with Simulation of Future Conversation". ACL(2022) [paper]
  • DialoFlow : "Conversations Are Not Flat: Modeling the Dynamic Information Flow across Dialogue Utterances". ACL(2021) [paper] [code]
  • DiSCoL : "DiSCoL: Toward Engaging Dialogue Systems through Conversational Line Guided Response Generation". NAACL(2021) [paper] [code]
  • DialogBERT : "DialogBERT: Discourse-Aware Response Generation via Learning to Recover and Rank Utterances". AAAI(2021) [paper]
  • BlenderBot : "Recipes for Building an Open-Domain Chatbot". EACL(2021) [paper] [code]
  • CDial-GPT : "A Large-Scale Chinese Short-Text Conversation Dataset". NLPCC(2020) [paper] [code]
  • DialoGPT : "DialoGPT : Large-Scale Generative Pre-training for Conversational Response Generation". ACL(2020) [paper] [code]
  • CG-Policy : "Conversational Graph Grounded Policy Learning for Open-Domain Conversation Generation". ACL(2020) [paper]
  • PLATO-XL : "PLATO-XL: Exploring the Large-scale Pre-training of Dialogue Generation". arXiv(2021) [paper] [code]
  • PLATO-2 : "PLATO-2: Towards Building an Open-Domain Chatbot via Curriculum Learning". ACL-Findings(2021) [paper] [code]
  • PLATO : "PLATO: Pre-trained Dialogue Generation Model with Discrete Latent Variable". ACL(2020) [paper] [code]
  • Guyu : "An Empirical Investigation of Pre-Trained Transformer Language Models for Open-Domain Dialogue Generation". arXiv(2020) [paper] [code]
  • CL4Dialogue : "Group-wise Contrastive Learning for Neural Dialogue Generation". EMNLP-Findings(2020) [paper] [code]
  • Neg-train : "Negative Training for Neural Dialogue Response Generation". ACL(2020) [paper] [code]
  • HDSA : "Semantically Conditioned Dialog Response Generation via Hierarchical Disentangled Self-Attention". ACL(2019) [paper] [code]
  • CAS : "Skeleton-to-Response: Dialogue Generation Guided by Retrieval Memory". NAACL(2019) [paper] [code]
  • Edit-N-Rerank : "Response Generation by Context-aware Prototype Editing". AAAI(2019) [paper] [code]
  • HVMN : "Hierarchical Variational Memory Network for Dialogue Generation". WWW(2018) [paper] [code]
  • XiaoIce : "The Design and Implementation of XiaoIce, an Empathetic Social Chatbot". arXiv(2018) [paper]
  • D2A : "Dialog-to-Action: Conversational Question Answering Over a Large-Scale Knowledge Base". NeurIPS(2018) [paper] [code]
  • DAIM : "Generating Informative and Diverse Conversational Responses via Adversarial Information Maximization". NeurIPS(2018) [paper]
  • REASON : "Dialog Generation Using Multi-turn Reasoning Neural Networks". NAACL(2018) [paper]
  • STD/HTD : "Learning to Ask Questions in Open-domain Conversational Systems with Typed Decoders". ACL(2018) [paper] [code]
  • CSF : "Generating Informative Responses with Controlled Sentence Function". ACL(2018) [paper] [code]
  • DAWnet : "Chat More: Deepening and Widening the Chatting Topic via A Deep Model". SIGIR(2018) [paper] [code]
  • ZSDG : "Zero-Shot Dialog Generation with Cross-Domain Latent Actions". SIGDIAL(2018) [paper] [code]
  • DUA : "Modeling Multi-turn Conversation with Deep Utterance Aggregation". COLING(2018) [paper] [code]
  • Data-Aug : "Sequence-to-Sequence Data Augmentation for Dialogue Language Understanding". COLING(2018) [paper] [code]
  • DC-MMI : "Generating More Interesting Responses in Neural Conversation Models with Distributional Constraints". EMNLP(2018) [paper] [code]
  • cVAE-XGate/CGate : "Better Conversations by Modeling, Filtering, and Optimizing for Coherence and Diversity". EMNLP(2018) [paper] [code]
  • Retrieval+multi-seq2seq : "An Ensemble of Retrieval-Based and Generation-Based Human-Computer Conversation Systems". IJCAI(2018) [paper]
  • DAM : "Multi-Turn Response Selection for Chatbots with Deep Attention Matching Network". ACL(2018) [paper] [code]
  • SMN : "Sequential Matching Network: A New Architecture for Multi-turn Response Selection in Retrieval-Based Chatbots". ACL(2017) [paper] [code]
  • CVAE/KgCVAE : "Learning Discourse-level Diversity for Neural Dialog Models using Conditional Variational Autoencoders". ACL(2017) [paper] [code]
  • TA-Seq2Seq : "Topic Aware Neural Response Generation". AAAI(2017) [paper] [code]
  • MA : "Mechanism-Aware Neural Machine for Dialogue Response Generation". AAAI(2017) [paper]
  • VHRED : "A Hierarchical Latent Variable Encoder-Decoder Model for Generating Dialogues". AAAI(2017) [paper] [code]
  • HRED : "Building End-To-End Dialogue Systems Using Generative Hierarchical Neural Network Models". AAAI(2016) [paper] [code]
  • RL-Dialogue : "Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation". EMNLP(2016) [paper]
  • MMI : "A Diversity-Promoting Objective Function for Neural Conversation Models". NAACL(2016) [paper] [code]

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Dialogue Evaluation

  • DialogBench : "DialogBench: Evaluating LLMs as Human-like Dialogue Systems". NAACL(2024) [paper] [code]
  • ChatEval : "ChatEval: Towards Better LLM-based Evaluators through Multi-Agent Debate". arXiv(2023) [paper] [code]
  • ACCENT : "ACCENT: An Automatic Event Commonsense Evaluation Metric for Open-Domain Dialogue Systems". ACL(2023) [paper] [code]
  • LLMEval : "Understanding the Effectiveness of Very Large Language Models on Dialog Evaluation". IWSDS(2023) [paper]
  • ChatEvalPlatform : "Don't Forget Your ABC's: Evaluating the State-of-the-Art in Chat-Oriented Dialogue Systems". arXiv(2022) [paper] [code]
  • MDD-Eval : "MDD-Eval: Self-Training on Augmented Data for Multi-Domain Dialogue Evaluation". AAAI(2022) [paper] [code]
  • Self-Eval : "SelF-Eval: Self-supervised Fine-grained Dialogue Evaluation". COLING(2022) [paper] [code]
  • FineD-Eval : "FineD-Eval: Fine-grained Automatic Dialogue-Level Evaluation". EMNLP(2022) [paper] [code]
  • FlowEval : "FlowEval: A Consensus-Based Dialogue Evaluation Framework Using Segment Act Flows". EMNLP(2022) [paper]
  • IM2 : "IM^2: an Interpretable and Multi-category Integrated Metric Framework for Automatic Dialogue Evaluation". EMNLP(2022) [paper] [code]
  • Q^2 : "$Q^{2}$: Evaluating Factual Consistency in Knowledge-Grounded Dialogues via Question Generation and Question Answering". EMNLP(2021) [paper] [code]
  • QuantiDCE : "Towards Quantifiable Dialogue Coherence Evaluation". ACL(2021) [paper] [code]
  • DynaEval : "DynaEval: Unifying Turn and Dialogue Level Evaluation". ACL(2021) [paper] [code]
  • Review : "How to Evaluate Your Dialogue Models: A Review of Approaches". arXiv(2021) [paper]
  • ConvLabEval : "Is Your Goal-Oriented Dialog Model Performing Really Well? Empirical Analysis of System-wise Evaluation". SIGDIAL(2020) [paper]
  • FED : "Unsupervised Evaluation of Interactive Dialog with DialoGPT". SIGDIAL(2020) [paper] [code] [data]
  • Spot-the-Bot : "Spot The Bot: A Robust and Efficient Framework for the Evaluation of Conversational Dialogue Systems". EMNLP(2020) [paper] [code]
  • CMADE : "Beyond User Self-Reported Likert Scale Ratings: A Comparison Model for Automatic Dialog Evaluation". ACL(2020) [paper] [code]
  • Coherence : "Dialogue Coherence Assessment Without Explicit Dialogue Act Labels". ACL(2020) [paper] [code]
  • MAUDE : "Learning an Unreferenced Metric for Online Dialogue Evaluation". ACL(2020) [paper] [code]
  • GRADE : "GRADE: Automatic Graph-Enhanced Coherence Metric for Evaluating Open-Domain Dialogue Systems". ACL(2020) [paper] [code]
  • uBLEU : "uBLEU: Uncertainty-Aware Automatic Evaluation Method for Open-Domain Dialogue Systems". ACL(2020) [paper] [code]
  • USR : "USR: An Unsupervised and Reference Free Evaluation Metric for Dialog Generation". ACL(2020) [paper] [code]
  • ACUTE-EVAL : "ACUTE-EVAL: Improved Dialogue Evaluation with Optimized Questions and Multi-turn Comparisons". NIPS ConvAI Workshop(2019) [paper] [code]
  • InteractiveEval : "Approximating Interactive Human Evaluation with Self-Play for Open-Domain Dialog Systems". NeurIPS(2019) [paper] [code]
  • ChatEval : "ChatEval: A Tool for Chatbot Evaluation". NAACL(2019) [paper] [project]
  • ADVMT : "One Ruler for All Languages: Multi-Lingual Dialogue Evaluation with Adversarial Multi-Task Learning". IJCAI(2018) [paper]

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Dialogue Misc.

  • Signed-dialogue : "Generating Signed Language Instructions in Large-Scale Dialogue Systems". NAACL(2024) [paper] [data]
  • Dialogue-KT : "Exploring Knowledge Tracing in Tutor-Student Dialogues". arXiv(2024) [paper] [code]
  • MathDial : "MathDial: A Dialogue Tutoring Dataset with Rich Pedagogical Properties Grounded in Math Reasoning Problems". EMNLP-Findings(2023) [paper] [data]
  • EduChat : "EduChat: A Large-Scale Language Model-based Chatbot System for Intelligent Education". arXiv(2023) [paper] [code]
  • ACT : "Learning to Clarify: Multi-turn Conversations with Action-Based Contrastive Self-Training". arXiv(2024) [paper]
  • ReviewMT : "Peer Review as A Multi-Turn and Long-Context Dialogue with Role-Based Interactions". arXiv(2024) [paper] [code]
  • WildChat : "WildChat: 1M ChatGPT Interaction Logs in the Wild". ICLR(2024) [paper] [data]
  • DialOp : "Decision-Oriented Dialogue for Human-AI Collaboration". arXiv(2023) [paper] [code]
  • DialogStudio : "DialogStudio: Towards Richest and Most Diverse Unified Dataset Collection for Conversational AI". arXiv(2023) [paper] [code]
  • MPC : "Multi-Party Chat: Conversational Agents in Group Settings with Humans and Models". arXiv(2023) [paper] [code]
  • SODA : "SODA: Million-scale Dialogue Distillation with Social Commonsense Contextualization". EMNLP(2023) [paper] [code]
  • speaker-adaptation : "Speaking the Language of Your Listener: Audience-Aware Adaptation via Plug-and-Play Theory of Mind". ACL-Findings(2023) [paper] [code]
  • SocialDial : "SocialDial: A Benchmark for Socially-Aware Dialogue Systems". SIGIR(2023) [paper] [data]
  • BotsTalk : "BotsTalk: Machine-sourced Framework for Automatic Curation of Large-scale Multi-skill Dialogue Datasets". EMNLP(2022) [paper] [code]
  • Dialogic : "Dialogic: Controllable Dialogue Simulation with In-Context Learning". EMNLP-Findings(2022) [paper] [code]
  • ProsocialDialog : "ProsocialDialog: A Prosocial Backbone for Conversational Agents". EMNLP(2022) [paper] [code]
  • MIC : "The Moral Integrity Corpus: A Benchmark for Ethical Dialogue Systems". ACL(2022) [paper] [code]
  • MoralDial : "MoralDial: A Framework to Train and Evaluate Moral Dialogue Systems via Constructing Moral Discussions". arXiv(2022) [paper]
  • DECODE : "I like fish, especially dolphins: Addressing Contradictions in Dialogue Modeling". ACL(2021) [paper] [code]

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Natural Language Generation

Survey on NLG

  • CTG : "A Survey of Controllable Text Generation using Transformer-based Pre-trained Language Models". arXiv(2022) [paper]
  • RTG : "A Survey on Retrieval-Augmented Text Generation". arXiv(2022) [paper]
  • Hallucination : "Survey of Hallucination in Natural Language Generation". arXiv(2022) [paper]
  • Evaluation : "A Survey of Evaluation Metrics Used for NLG Systems". arXiv(2020) [paper]

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NLG Theories and Techniques

  • RED : "Decoder-Only or Encoder-Decoder? Interpreting Language Model as a Regularized Encoder-Decoder". arXiv(2023) [paper]
  • LaMemo : "LaMemo: Language Modeling with Look-Ahead Memory". NAACL(2022) [paper] [code]
  • PTG : "Learning to Transfer Prompts for Text Generation". NAACL(2022) [paper] [code]
  • EISL : "Don't Take It Literally: An Edit-Invariant Sequence Loss for Text Generation". NAACL(2022) [paper] [code]
  • CT-Loss : "A Simple Contrastive Learning Objective for Alleviating Neural Text Degeneration". arXiv(2022) [paper] [code]
  • SimCTG : "A Contrastive Framework for Neural Text Generation". NeurIPS(2022) [paper] [code]
  • CoNT : "CoNT: Contrastive Neural Text Generation". NeurIPS(2022) [paper] [code]
  • Two-level-CL : "Keywords and Instances: A Hierarchical Contrastive Learning Framework Unifying Hybrid Granularities for Text Generation". ACL(2022) [paper]
  • CLAPS : "Contrastive Learning with Adversarial Perturbations for Conditional Text Generation". ICLR(2021) [paper] [code]
  • RetGen : "RetGen: A Joint framework for Retrieval and Grounded Text Generation Modeling". AAAI(2022) [paper] [code]
  • RAG : "Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks". NeurIPS(2020) [paper] [code]
  • TextGAIL : "TextGAIL: Generative Adversarial Imitation Learning for Text Generation". AAAI(2021) [paper] [code]
  • Latent-GLAT : " latent -GLAT: Glancing at Latent Variables for Parallel Text Generation". ACL(2022) [paper] [code]
  • s2s-ft : "s2s-ft: Fine-Tuning Pretrained Transformer Encoders for Sequence-to-Sequence Learning". arXiv(2021) [paper] [code]
  • EBM : "Exposure Bias versus Self-Recovery: Are Distortions Really Incremental for Autoregressive Text Generation?". EMNLP(2021) [paper]
  • DiscoDVT : "DiscoDVT: Generating Long Text with Discourse-Aware Discrete Variational Transformer". EMNLP(2021) [paper] [code]
  • DATG : "Data Augmentation for Text Generation Without Any Augmented Data". ACL(2021) [paper]
  • JointGT : "JointGT: Graph-Text Joint Representation Learning for Text Generation from Knowledge Graphs". ACL-Findings(2021) [paper] [code]
  • Embedding-Transfer : "Bridging Subword Gaps in Pretrain-Finetune Paradigm for Natural Language Generation". ACL(2021) [paper] [code]
  • FastSeq : "EL-Attention: Memory Efficient Lossless Attention for Generation". ICML(2021) [paper] [code]
  • BERTSeq2Seq : "Leveraging Pre-trained Checkpoints for Sequence Generation Tasks". TACL(2020) [paper] [code-tf] [code-py]
  • ERNIE-GEN : "ERNIE-GEN: An Enhanced Multi-Flow Pre-training and Fine-tuning Framework for Natural Language Generation". IJCAI(2020) [paper] [code]
  • DITTO : "Learning to Break the Loop: Analyzing and Mitigating Repetitions for Neural Text Generation". NeurIPS(2022) [paper] [code]
  • Repetition-Problem : "A Theoretical Analysis of the Repetition Problem in Text Generation". AAAI(2021) [paper] [code]
  • ENCONTER : "ENCONTER: Entity Constrained Progressive Sequence Generation via Insertion-based Transformer". EACL(2021) [paper] [code]
  • POINTER : "POINTER: Constrained Progressive Text Generation via Insertion-based Generative Pre-training". EMNLP(2020) [paper] [code]
  • Cascaded Generation : "Cascaded Text Generation with Markov Transformers". NeurIPS(2020) [paper] [code]
  • SFOT : "Improving Text Generation with Student-Forcing Optimal Transport". EMNLP(2020) [paper]
  • OT-Seq2Seq : "Improving Sequence-to-Sequence Learning via Optimal Transport". ICLR(2019) [paper] [code]

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Diffusion Models for NLG

  • RenderDiffusion : "RenderDiffusion: Text Generation as Image Generation". arXiv(2023) [paper]
  • Masked-Diffusion-LM : "A Cheaper and Better Diffusion Language Model with Soft-Masked Noise". arXiv(2023) [paper] [code]
  • discrete-diffusion : "A Reparameterized Discrete Diffusion Model for Text Generation". arXiv(2023) [paper] [code]
  • Difformer : "Difformer: Empowering Diffusion Models on the Embedding Space for Text Generation". arXiv(2023) [paper]
  • GENIE : "Text Generation with Diffusion Language Models: A Pre-training Approach with Continuous Paragraph Denoise". arXiv(2022) [paper] [code]
  • SED : "Self-conditioned Embedding Diffusion for Text Generation". arXiv(2022) [paper]
  • SSD-LM : "SSD-LM: Semi-autoregressive Simplex-based Diffusion Language Model for Text Generation and Modular Control". arXiv(2022) [paper] [code]
  • LD4LG : "Latent Diffusion for Language Generation". arXiv(2022) [paper] [code]
  • DiffusionBERT : "DiffusionBERT: Improving Generative Masked Language Models with Diffusion Models". arXiv(2022) [paper] [code]
  • DiffusER : "DiffusER: Discrete Diffusion via Edit-based Reconstruction". arXiv(2022) [paper] [code]
  • SeqDiffuSeq : "SeqDiffuSeq: Text Diffusion with Encoder-Decoder Transformers". arXiv(2022) [paper] [code]
  • DiffuSeq : "DiffuSeq: Sequence to Sequence Text Generation with Diffusion Models". ICLR(2023) [paper] [code]
  • Diffusion-LM : "Diffusion-LM Improves Controllable Text Generation". NeurIPS(2022) [paper] [code]
  • D3PM : "Structured Denoising Diffusion Models in Discrete State-Spaces". NeurIPS(2021) [paper] [code]

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Controllable Generation

  • ConGenBench : "Controllable Text Generation in the Instruction-Tuning Era". arXiv(2024) [paper] [code]
  • GeLaTo : "Tractable Control for Autoregressive Language Generation". arXiv(2023) [paper]
  • Cognac : "Controllable Text Generation with Language Constraints". arXiv(2022) [paper] [code]
  • CriticControl : "Critic-Guided Decoding for Controlled Text Generation". arXiv(2022) [paper]
  • LatentOps : "Composable Text Controls in Latent Space with ODEs". arXiv(2022) [paper] [code]
  • FAST : "FAST: Improving Controllability for Text Generation with Feedback Aware Self-Training". arXiv(2022) [paper]
  • DisCup : "DisCup: Discriminator Cooperative Unlikelihood Prompt-tuning for Controllable Text Generation". EMNLP(2022) [paper] [code]
  • MultiControl : "A Distributional Lens for Multi-Aspect Controllable Text Generation". EMNLP(2022) [paper] [code]
  • NADO : "Controllable Text Generation with Neurally-Decomposed Oracle". NeurIPS(2022) [paper] [code]
  • Mix-Match : "Mix and Match: Learning-free Controllable Text Generation using Energy Language Models". ACL(2022) [paper] [code]
  • ControlPrefix : "Controllable Natural Language Generation with Contrastive Prefixes". ACL-Findings(2022) [paper]
  • MUCOCO : "Controlled Text Generation as Continuous Optimization with Multiple Constraints". NeurIPS(2021) [paper] [code]
  • DExperts : "DExperts: Decoding-Time Controlled Text Generation with Experts and Anti-Experts". ACL(2021) [paper] [code]
  • FUDGE : "FUDGE: Controlled Text Generation With Future Discriminators". NAACL(2021) [paper] [code]
  • GeDi : "GeDi: Generative Discriminator Guided Sequence Generation". EMNLP-Findings(2021) [paper] [code]
  • GDC : "A Distributional Approach to Controlled Text Generation". ICLR(2021) [paper] [code]
  • CoCon : "CoCon: A Self-Supervised Approach for Controlled Text Generation". ICLR(2021) [paper] [code]
  • PPLM : "Plug and Play Language Models: A Simple Approach to Controlled Text Generation". ICLR(2020) [paper] [code]
  • CTRL : "CTRL: A Conditional Transformer Language Model for Controllable Generation". arXiv(2019) [paper] [code]

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Text Planning

  • CoScript : "Distilling Script Knowledge from Large Language Models for Constrained Language Planning". ACL(2023) [paper] [code]
  • RSTGen : "RSTGen: Imbuing Fine-Grained Interpretable Control into Long-FormText Generators". NAACL(2022) [paper]
  • Time Control : "Language Modeling via Stochastic Processes". ICLR(2022) [paper] [code]
  • PLANET : "PLANET: Dynamic Content Planning in Autoregressive Transformers for Long-form Text Generation". ACL(2022) [paper]
  • EventPlan : "Event Transition Planning for Open-ended Text Generation". ACL-Findings(2022) [paper] [code]
  • CETP : "Knowledge-based Review Generation by Coherence Enhanced Text Planning". SIGIR(2021) [paper]
  • PlanGen : "Plan-then-Generate: Controlled Data-to-Text Generation via Planning". EMNLP-Findings(2021) [paper] [code]
  • DYPLOC : "DYPLOC: Dynamic Planning of Content Using Mixed Language Models for Text Generation". ACL(2021) [paper] [code]
  • Tree-PLAN : "Infobox-to-text Generation with Tree-like Planning based Attention Network". IJCAI(2020) [paper]
  • ProphetNet : "ProphetNet: Predicting Future N-gram for Sequence-to-Sequence Pre-training". EMNLP-Findings(2020) [paper] [code]
  • PAIR : "PAIR: Planning and Iterative Refinement in Pre-trained Transformers for Long Text Generation". EMNLP(2020) [paper] [code]
  • SentPlan : "Sentence-Level Content Planning and Style Specification for Neural Text Generation". EMNLP(2019) [paper] [code]
  • PHVM : "Long and Diverse Text Generation with Planning-based Hierarchical Variational Model". EMNLP(2019) [paper] [code]
  • TwinNet : "Twin Networks: Matching the Future for Sequence Generation". ICLR(2018) [paper] [code]
  • PAG : "Plan, Attend, Generate: Planning for Sequence-to-Sequence Models". NIPS(2017) [paper]

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Decoding Algorithms

  • Speculative Decoding : "Speculative Decoding: Exploiting Speculative Execution for Accelerating Seq2seq Generation". EMNLP-Findings(2023) [paper] [code]
  • Medusa : "Medusa: Simple Framework for Accelerating LLM Generation with Multiple Decoding Heads". Github(2023) [Blog] [code]
  • Lookahead Decoding : "Breaking the Sequential Dependency of LLM Inference Using Lookahead Decoding". LMSYS Org(2023) [Blog] [code]
  • Speculative Sampling : "Accelerating Large Language Model Decoding with Speculative Sampling". arXiv(2023) [paper]
  • Speculative Decoding : "Fast Inference from Transformers via Speculative Decoding". ICML(2023) [paper] [code]
  • Parallel Decoding : "Accelerating Transformer Inference for Translation via Parallel Decoding". ACL(2023) [paper] [code]
  • EAD : "The Stable Entropy Hypothesis and Entropy-Aware Decoding: An Analysis and Algorithm for Robust Natural Language Generation". arXiv(2023) [paper] [code]
  • Contrastive Search : "Contrastive Search Is What You Need For Neural Text Generation". TMLR(2023) [paper] [code] [blog]
  • Momentum Decoding : "Momentum Decoding: Open-ended Text Generation As Graph Exploration". arXiv(2022) [paper] [code]
  • Crowd Sampling : "Follow the Wisdom of the Crowd: Effective Text Generation via Minimum Bayes Risk Decoding". arXiv(2022) [paper] [code]
  • RankGen : "RankGen: Improving Text Generation with Large Ranking Models". EMNLP(2022) [paper] [code]
  • Contrastive Decoding : "Contrastive Decoding: Open-ended Text Generation as Optimization". arXiv(2022) [paper] [code]
  • COLD : "COLD Decoding: Energy-based Constrained Text Generation with Langevin Dynamics". NeurIPS(2022) [paper] [code]
  • Lattice : "Massive-scale Decoding for Text Generation using Lattices". NAACL(2022) [paper] [code]
  • KID : "Knowledge Infused Decoding". ICLR(2022) [paper] [code]
  • NeuroLogic A*esque : "NeuroLogic A *esque Decoding: Constrained Text Generation with Lookahead Heuristics". NAACL(2022) [paper] [code]
  • NeuroLogic : "NeuroLogic Decoding: (Un)supervised Neural Text Generation with Predicate Logic Constraints". NAACL(2021) [paper] [code]
  • DeLorean : "Back to the Future: Unsupervised Backprop-based Decoding for Counterfactual and Abductive Commonsense Reasoning". EMNLP(2020) [paper] [code]
  • Top-p (Nucleus) Sampling : "The Curious Case of Neural Text Degeneration". ICLR(2020) [paper] [code]
  • BP Decoding : "Blockwise Parallel Decoding for Deep Autoregressive Models". NIPS(2018) [paper]
  • Disjunctive Constraints : "Guided Generation of Cause and Effect". IJCAI(2020) [paper] [code-huggingface]
  • CGMH : "CGMH: Constrained Sentence Generation by Metropolis-Hastings Sampling". AAAI(2019) [paper] [code]
  • DBS : "Directed Beam Search: Plug-and-Play Lexically Constrained Language Generation". arXiv(2020) [paper] [code]
  • DBA : "Fast Lexically Constrained Decoding with Dynamic Beam Allocation for Neural Machine Translation". NAACL(2018) [paper] [code-official] [code-fairseq]
  • GBS : "Lexically Constrained Decoding for Sequence Generation Using Grid Beam Search". ACL(2017) [paper] [code]

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NLG Evaluation

  • Survey : "Leveraging Large Language Models for NLG Evaluation: A Survey". arXiv(2024) [paper]
  • BBScore : "BBScore: A Brownian Bridge Based Metric for Assessing Text Coherence". AAAI(2024) [paper]
  • GPTEval : "GPTEval: NLG Evaluation using GPT-4 with Better Human Alignment". arXiv(2023) [paper]
  • GPTScore : "GPTScore: Evaluate as You Desire". arXiv(2023) [paper] [code]
  • RoMe : "RoMe: A Robust Metric for Evaluating Natural Language Generation". ACL(2022) [paper] [code]
  • EAD : "Rethinking and Refining the Distinct Metric". ACL(2022) [paper] [code]
  • MID : "Mutual Information Divergence: A Unified Metric for Multimodal Generative Models". NeurIPS(2022) [paper]
  • DiscoScore : "DiscoScore: Evaluating Text Generation with BERT and Discourse Coherence". arXiv(2022) [paper] [code]
  • CTC-Score : "Compression, Transduction, and Creation: A Unified Framework for Evaluating Natural Language Generation". EMNLP(2021) [paper] [code]
  • BLEURT : "BLEURT: Learning Robust Metrics for Text Generation". ACL(2020) [paper] [code]

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