2023年12月，自然语言处理团队1篇论文被AAAI 2024接收。AAAI 2024的全称是Thirty-Eighth AAAI Conference on Artificial Intelligence，由人工智能促进协会AAAI组织，每年举办一次，为人工智能领域的顶级会议之一。AAAI 2024将于2024年2月20日-2月27日在加拿大温哥华举行。
被录用论文的简要介绍如下：
- TA&AT: Enhancing Task-Oriented Dialog with Turn-Level Auxiliary Tasks and Action-Tree Based Scheduled Sampling (Longxiang Liu, Xiuxing Li, Yang Feng)
- AAAI Main Conference, long paper
简介：得益于对话预训练的发展，任务型对话系统性能取得了很大提升。然而，仍然存在两个重大挑战：第一，大部分的系统只是简单使用最近一轮的状态标注来训练生成模型，忽略了它们对于提升模型理解能力的价值；第二，对生成对话策略的过度依赖会造成错误累积问题，从而在不合理策略的条件下生成不合适的回复。为了缓解以上问题，我们分别在编码器和解码器端提出改进：在编码器端，我们提出轮级别的多任务目标，通过标注中高层次关键信息的指导，学习到对于理解和生成更好的表示；在解码器端，我们提出基于动作树的计划采样技术。受到SPACE (He等, 2022)的启发，我们将层次化的对话策略建模成树，并且基于树的相似度来计划采样负策略，鼓励模型在扰动策略下仍然生成正确的回复。通过模拟测试时可能出现的微小错误，来减小训练与测试时的差距。在同等条件下，我们的方法在MultiWOZ系列数据集上的性能超过了其他方法，并且相比于进行了持续预训练的工作，也具有可比性。
