Socialbot Grand Challenge 3

?

Socialbot Grand Challenge 3

2019.

Создание диалоговой системы, способной бегло и содержательно говорить в открытом пространстве разговор - одна из основополагающих задач в области искусственного интеллекта. Недавний прогресс в НЛП благодаря применению глубоких нейронных сетей и большого языка модели открыли новые возможности для решения многих сложных проблем разговорного AI. Alexa Prize Socialbot Grand Challenge дает уникальную возможность протестировать передовые исследовательские идеи в реальных условиях. В этом отчете мы обрисовываем Решение DREAM socialbot и представить результаты оценки. DREAM socialbot - это реализован как многофункциональный разговорный агент с модульной микросервисой архитектура. Агент DREAM управляет дюжиной аннотаторов предварительной обработки текста и более 25 разговорных навыков для генерации ответов в контексте разговор в открытом домене. Отзывы пользователей Alexa во время оценки период позволил нам постепенно развивать наше решение, увеличивая количество разговорных навыков и улучшения перехода между ними. Как результат, диалоги стали длиннее на 50%, а средний рейтинг вырос с ∼3 на начальном этапе. стадии в декабре 19 до ∼3,4 в последние две недели апреля 20. Финал версия DREAM socialbot - это гибридная система, сочетающая основанные на правилах, глубокие компоненты, управляемые обучением и базой знаний.

Приоритетные направления: компьютерно-математическое

Язык: английский

Текст на другом сайте

Ключевые слова: dialogue systems

ML-based Fast Simulation of FARICH Responses

Шипилов Ф. А., Barnyakov A., Ivanov A. и др., / Series Physics "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Personalizing chatbot communication with associative memory

Soloshenko K., Shatalina A., Севостьянова М. С. и др., , in: Proceedings of the 9th Student Research Workshop associated with the International Conference Recent Advances in Natural Language Processing.: Shumen: INCOMA Ltd, 2025. P. 62–69.

Добавлено: 12 мая 2026 г.

Natural hazard database from Internet publications: text mining with a large language model

Деркачева А. А., Сакиркина М. А., Краев Г. Н. и др., /. 2026.

Добавлено: 28 апреля 2026 г.

Ising models on the hydrogen peroxide and other lattices

Qin X., Deng Y., Щур Л. Н. и др., / Series arXiv "math". 2026. No. 2603.02962.

Добавлено: 20 апреля 2026 г.

Algorithmic overlaps as thermodynamic variables: from local to cluster Monte Carlo dynamics in critical phenomena

Пиле Я. Э., Deng Y., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2026. No. 2604.10254.

Добавлено: 20 апреля 2026 г.

Using predefined vector systems to speed up neural network multimillion class classification

Gabdullin N., Андросов И. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 2 апреля 2026 г.

Iterative Ricci-Foster Curvature Flow with GMM-Based Edge Pruning: A Novel Approach to Community Detection

Сорокин К. С., Бекетов М. Е., Онучин А. и др., / arxiv.org. Серия cs.SI "Social and Information Networks ". 2025.

Обнаружение сообществ в сложных сетях — фундаментальная проблема, открытая для новых подходов в различных научных областях. Мы представляем новый метод обнаружения сообществ, основанный на потоке Риччи на графах. Наша техника итеративно обновляет веса ребер (их метрические длины) в соответствии с их (комбинаторной) версией кривизны Риччи Фостера, вычисленной на основе эффективного расстояния сопротивления между узлами. Известно, ...

Добавлено: 15 января 2026 г.

Implementing Transport Coding in OMNeT++ for Message Delay Reduction

Петрованов И. С., Сергеев А. В., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2512.18332.

Добавлено: 24 декабря 2025 г.

Hessian-based lightweight neural network for brain vessel segmentation on a minimal training dataset

Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Елфимов Н. С., / Series arXie "Statistical mechanics". 2025.

Добавлено: 1 декабря 2025 г.

Determining the boundary of dynamical chaos in the generalized Chirikov map via machine learning

Чернышов Д. П., Сатанин А. М., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2025.

Добавлено: 21 ноября 2025 г.

3MDBench: Medical Multimodal Multi-agent Dialogue Benchmark

Sviridov I., Miftakhova A., Tereshchenko A. и др., , in: Proceedings of the 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP).: Association for Computational Linguistics, 2025. Ch. 1353 P. 26625–26665.

Добавлено: 16 ноября 2025 г.

Эффективный алгоритм торговли на фондовом рынке: ретроспективный анализ, основанный на данных по S&P-500.

Рубчинский А. А., Чубарова Д. А., / Series WP7 "Математические методы анализа решений в экономике, бизнесе и политике". 2025. No. WP7/2025/01.

Добавлено: 9 ноября 2025 г.

Diffusion on language model embeddings for protein sequence generation

Мещанинов В. П., Strashnov, P., Shevtsov A. и др., / Cornell University. Серия CoRR, arXiv:2403.03726 "Computing Research Repository,". 2025.

Дизайн белков требует глубокого понимания присущей сложности «белкового вселенной». Хотя многие работы ориентируются на условную генерацию или сосредоточены на отдельных семействах белков, базовая задача безусловной генерации остаётся недостаточно изученной и недооценённой. В этой работе мы исследуем именно этот ключевой аспект и представляем DiMA — модель, которая использует непрерывную диффузию по эмбеддингам, полученным из языковой модели для белков ESM-2, ...

Добавлено: 5 октября 2025 г.

Smoothie: Smoothing Diffusion on Token Embeddings for Text Generation

Шабалин А. М., Мещанинов В. П., Vetrov D., / Series cs.CL, arXiv:2505.18853 "Computation and Language". 2025.

Диффузионные модели достигли передовых результатов в генерации изображений, аудио и видео, однако их адаптация к тексту остаётся сложной из-за его дискретной природы. Ранее подходы либо применяют гауссовскую диффузию в непрерывных латентных пространствах, что наследует семантическую структуру, но затрудняет декодирование токенов, либо работают в пространстве категориального симплекса, что учитывает дискретность, но игнорирует семантические связи между токенами. ...

Добавлено: 5 октября 2025 г.

A Feature Engineering Framework for Computer Vision Based on Topological Data Analysis

Абрамов А. С., Чернышев В. Л., Михайлец Е. В. и др., / Series Social Science Research Network "Social Science Research Network". 2025.

Добавлено: 23 сентября 2025 г.

On the construction of frieze patterns from partitions of convex polygons by nonintersecting diagonals

Кочетков Ю. Ю., / Series arXiv.org e-print archive "arXiv.math". 2025. No. 07600.

Добавлено: 17 сентября 2025 г.

On one property of Catalan numbers

Кочетков Ю. Ю., / Series arXiv.org e-print archive "arXiv.math". 2025. No. 20584.

Добавлено: 9 сентября 2025 г.

Linguistic Annotation Generation with ChatGPT: a Synthetic Dataset of Speech Functions for Discourse Annotation of Casual Conversations

Ostyakova Lidiia, Petukhova K., Smilga V. и др., , in: Computational Linguistics and Intellectual Technologies: Proceedings of the International Conference “Dialogue 2023”Т. 22.: М.: [б.и.], 2023.

Эта статья посвящена изучению иерархической и многоуровневой таксономии речевых функций. Чтобы оценить специфику близких прагматических классов, мы провели сравнительный анализ с участием как экспертов-аннотаторов, так и разметчиков краудсорсинга. Затем мы провели эксперименты по классификации аннотированного вручную набора данных и синтетического набора данных, сгенерированного с помощью ChatGPT. Мы рассмотрели возможность использования ChatGPT для получения данных для ...

Добавлено: 24 мая 2024 г.

DREAM Technical Report for the Alexa Prize 4

Baymurzina D., Kuznetsov D., Evseev D. и др., Alexa Prize Proceedings, 2021.

Добавлено: 29 сентября 2021 г.

Проблемы обработки естественного языка в диалоговых системах

Клышинский Э. С., Жеребцова Ю., Чижик А., Системный администратор 2019 № 10 С. 82–91

Диалоговые системы (ДС) – на сегодняшний день одна из самых стремительно развивающихся и перспективных областей искусственного интеллекта. Исследования в этой области вызывают интерес как научного сообщества, так и индустрии, где все чаще говорят о внедрении интеллектуальных агентов с разговорным интерфейсом. Одним из наиболее обсуждаемых направлений развития ДС последнего времени является реализация возможности интеллектуального агента поддерживать ...

Добавлено: 26 октября 2019 г.

Artificial Intelligence and Natural Language, 7th International Conference, AINL 2018, St. Petersburg, Russia, October 17–19, 2018, Proceedings

Switzerland: Springer, 2018.

This book constitutes the refereed proceedings of the 7th Conference on Artificial Intelligence and Natural Language, AINL 2018, held in St. Petersburg, Russia, in October 2018. The 19 revised full papers were carefully reviewed and selected from 56 submissions and cover a wide range of topics, including morphology and word-level semantics, sentence and discourse representations, corpus ...

Добавлено: 30 августа 2018 г.