utility-estimation

本文提出了一种针对长上下文对话系统中记忆访问与选择的统一框架，利用贝叶斯因子量化历史轮次对建模变化用户偏好的效用。实验表明，在偏好密集型任务中，该框架优于基于嵌入的检索方法。