Transformer-based Multi-Party Conversation Generation using Dialogue Discourse Acts Planning

Alexander Chernyavskiy; D. Ilvovsky

Публикации

?

Transformer-based Multi-Party Conversation Generation using Dialogue Discourse Acts Planning

P. 519–529.

Alexander Chernyavskiy, Ильвовский Д. А.

Язык: английский

Полный текст

Ключевые слова: discourse structure neural text generation Transformers

ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:

Интерактивные динамические адаптивные системы, основанные на знаниях (2023)

В книге

Proceedings of the 24th Meeting of the Special Interest Group on Discourse and Dialogue

Association for Computational Linguistics, 2023.

Efficient Incorporation of New Interactions in Graph Recommenders via Folding-In

Юсупов В. А., Sukhorukov N., Фролов Е. П., User Modelling and User-Adapted Interaction 2026 Vol. 36 Article 2

Графовые системы рекомендаций стали мощной парадигмой для персонализированных рекомендаций. Однако их зависимость от полного переобучения модели для интеграции новых пользователей или новых взаимодействий создаёт барьеры для масштабирования. В реальных системах рекомендаций эта задача становится невыполнимой из-за чрезмерных затрат времени и ресурсов. Чтобы преодолеть это ограничение, мы предлагаем быстрый и эффективный метод обновления графовых рекомендательных моделей ...

Добавлено: 15 марта 2026 г.

Autoregressive generation strategies for Top-K sequential recommendations

Anna Volodkevich, Danil Gusak, Klenitskiy A. и др., User Modelling and User-Adapted Interaction 2025 No. 35 Article 13

Добавлено: 26 января 2026 г.

Diagnosis of the Severity of Depression Using Speech Recording Analysis

Шерман К. В., Игнатов Д. И., Tatiana I. Shishkovskaya и др., , in: Analysis of Images, Social Networks and Texts, 12th International Conference, AIST 2024, Bishkek, Kyrgyzstan, October 17–19, 2024, Revised Selected PapersVol. 15419.: Springer, 2024. P. 94–108.

Добавлено: 23 января 2026 г.

OmniDialog: A Multimodal Benchmark for Generalization Across Text, Visual, and Audio Modalities

Razzhigaev A., Kurkin M., Гончарова Е. Ф. и др., , in: Proceedings of the 2nd GenBench Workshop on Generalisation (Benchmarking) in NLP.: Association for Computational Linguistics, 2024. P. 183–195.

Добавлено: 21 февраля 2025 г.

Your Transformer is Secretly Linear

Razzhigaev A., Mikhalchuk M., Гончарова Е. Ф. и др., , in: Proceedings of the 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers) 2024Vol. 1: Long Papers.: Bangkok: Association for Computational Linguistics, 2024. P. 5376–5384.

Добавлено: 17 февраля 2025 г.

The Shape of Learning: Anisotropy and Intrinsic Dimensions in Transformer-Based Models

Razzhigaev A., Mikhalchuk M., Гончарова Е. Ф. и др., , in: Findings of the Association for Computational Linguistics: EACL 2024.: Association for Computational Linguistics, 2024. P. 868–874.

Добавлено: 17 февраля 2025 г.

Identifying Top-Performing Students via VKontakte Social Media Communities Using Advanced NLP Techniques

Горшков С. С., Игнатов Д. И., Chernysheva A. и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 962–979

Identifying potentially high-performing students is crucial for universities aiming to enhance educational outcomes, for companies seeking to recruit top talents early, and for advertising platforms looking to optimize targeted marketing. This paper introduces an algorithm designed to identify students with exceptional academic performance by analyzing their subscriptions to communities on the social network VKontakte. The ...

Добавлено: 3 января 2025 г.

Transformer-Based Classification of User Queries for Medical Consultancy

Lyutkin D. A., D. V. Pozdnyakov, Soloviev A. A. и др., Automation and Remote Control, США 2024 Vol. 85 No. 3 P. 297–308

Добавлено: 26 сентября 2024 г.

Functional models of elementary discursive units in Russian eSports commentary

Микулинский А. Д., , in: Синергия языков и культур 2022: междисциплинарные исследования.: St. Petersburg: -, 2023. P. 335–351.

Добавлено: 12 мая 2024 г.

GroundHog: Dialogue Generation using Multi-Grained Linguistic Input

Чернявский А. С., Ostyakova L., Ильвовский Д. А., , in: Proceedings of the 5th Workshop on Computational Approaches to Discourse (CODI 2024).: Association for Computational Linguistics, 2024. P. 149–160.

Добавлено: 9 мая 2024 г.

Unleashing the Power of Discourse-Enhanced Transformers for Propaganda Detection

Чернявский А. С., Ильвовский Д. А., Nakov P., , in: Proceedings of the 18th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics: (Volume 1: Long Papers).: Association for Computational Linguistics, 2024. P. 1452–1462.

Добавлено: 9 мая 2024 г.

Transformer-based classification of user queries for medical consultancy with respect to expert specialization

Lyutkin D., Soloviev A., Zhukov D. и др., Working papers by Cornell University. Series math "arxiv.org" 2023 P. 1–16

Добавлено: 27 ноября 2023 г.

Multimodal Discourse Trees in Forensic Linguistics

Galitsky B., Ильвовский Д. А., Гончарова Е. Ф., , in: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По материалам ежегодной международной конференции «Диалог». Вып. 22.Вып. 22.: [б.и.], 2023.

В работе исследуется концепция построения мультимодального дискурсивного дерева для структурированного представления текста, обогащенного дополнительной информацией из источников различной природы. В более ранних работах были введены понятия коммуникативных дискурсивных деревьев, расширенных с помощью теории речевых актов, а также расширенных дискурсивных деревьев, которые отражают структуру не одного текста, а набора связанных документов; в данной работе мы исследуем возможность расширения дискурсивной структуры за счет ...

Добавлено: 10 ноября 2023 г.

PaperPersiChat: Scientific Paper Discussion Chatbot using Transformers and Discourse Flow Management

Чернявский А. С., Bregeda M., Nikiforova M., , in: Proceedings of the 24th Meeting of the Special Interest Group on Discourse and Dialogue.: Association for Computational Linguistics, 2023. P. 584–587.

Добавлено: 6 октября 2023 г.

Big Transformers for Code Generation

Arutyunov G.A., Авдошин С. М., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2022 Vol. 34 No. 4 P. 79–88

Добавлено: 26 декабря 2022 г.

Correcting Texts Generated by Transformers using Discourse Features and Web Mining

Chernyavskiy A., Ильвовский Д. А., Галицкий Б. А., , in: Proceedings of the Student Research Workshop Associated with RANLP 2021.: INCOMA Ltd, 2021. P. 36–43.

Добавлено: 29 мая 2022 г.

Improving Text Generation via Neural Discourse Planning

Alexander Chernyavskiy, , in: WSDM 2022 - Proceedings of the 15th ACM International Conference on Web Search and Data Mining.: Association for Computing Machinery (ACM), 2022. P. 1543–1544.

Добавлено: 29 мая 2022 г.