Conversational

2024-07-02A LLM-based Controllable, Scalable, Human-Involved User Simulator Framework for Conversational Recom
目录概CSHI(Controllable,Scalable,andHuman-Involved)代码ZhuL.,HuangX.andSangJ.Allm-basedcontrollable,scalable,human-involvedusersimulatorframeworkforconversationalrecommendersystems.2024.概作者利用LLM进行用户模拟,虽然是复杂了一点
2024-04-11【论文随笔】会话推荐系统综述(A Survey on Conversational Recommender Systems)
前言今天读的论文为一篇于2021年5月发表在《ACM计算机调查》(ACMComputingSurveys)的论文，文章提供了对话式推荐系统（CRS）的全面综述，探讨了CRS的定义、概念架构、交互方式、知识元素、计算任务以及评估方法。文章还讨论了CRS在不同应用环境中的实现，如智能家居助手和聊天机器人，并指
2024-02-24【论文随笔】会话推荐系统综述(A Survey on Conversational Recommender Systems)
前言今天读的论文为一篇于2021年5月发表在《ACM计算机调查》(ACMComputingSurveys)的论文，文章提供了对话式推荐系统（CRS）的全面综述，探讨了CRS的定义、概念架构、交互方式、知识元素、计算任务以及评估方法。文章还讨论了CRS在不同应用环境中的实现，如智能家居助手和聊天机器人，并指
2023-08-14参考文献列表：Mixed-type conversation
TowardsTopic-GuidedConversationalRecommenderSystemRecInDial:AUnifiedFrameworkforConversationalRecommendationwithPretrainedLanguageModelsRLPROMPT:OptimizingDiscreteTextPromptswithReinforcementLearningCodeRL:MasteringCodeGeneratio
2023-07-17Proj. CMI Paper Reading: Conversational Automated Program Repair
Abstract背景：之前APR与大模型的结合仅仅使用了一些特殊构建的input/prompt本文：conversationalAPR方法：使用long-termcontextwindow来记录之前的validationfeedback实验：在10个LLMs上进行对比展示改进
2023-07-17Unified Conversational Recommendation Policy Learning via Graph-based Reinforcement Learning
图的作用：图结构捕捉不同类型节点（即用户、项目和属性）之间丰富的关联信息，使我们能够发现协作用户对属性和项目的偏好。因此，我们可以利用图结构将推荐和对话组件有机地整合在一起，其中对话会话可以被视为在图中维护的节点序列，以动态地利用对话历史来预测下一轮的行动。由四个主要组