論文の概要: Interview: A Large-Scale Open-Source Corpus of Media Dialog

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.03090v1
• Date: Tue, 7 Apr 2020 02:44:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-15 23:39:14.250991
• Title: Interview: A Large-Scale Open-Source Corpus of Media Dialog
• Title（参考訳）: インタビュー:メディアダイアログの大規模オープンソースコーパス
• Authors: Bodhisattwa Prasad Majumder, Shuyang Li, Jianmo Ni, Julian McAuley
• Abstract要約: 本稿では,ニュースインタビューの書き起こしから収集した大規模(105Kの会話)メディアダイアログデータセット「Interview」を紹介する。 既存の会話データに対する大規模プロキシと比較して、我々のデータセットでトレーニングされた言語モデルは、ドメイン外のゼロショットのパフォーマンスが向上する。 「インタービュー」には各ターンの話者ロールアノテーションが含まれており、エンゲージメント・レスポンシブ・ダイアログシステムの開発を容易にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.28504775964698
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing conversational datasets consist either of written proxies for dialog or small-scale transcriptions of natural speech. We introduce 'Interview': a large-scale (105K conversations) media dialog dataset collected from news interview transcripts. Compared to existing large-scale proxies for conversational data, language models trained on our dataset exhibit better zero-shot out-of-domain performance on existing spoken dialog datasets, demonstrating its usefulness in modeling real-world conversations. 'Interview' contains speaker role annotations for each turn, facilitating the development of engaging, responsive dialog systems. In fact, experiments on two dialog tasks show that leveraging such labels improves performance over strong speaker-agnostic baselines, and enabling models to generate more specific and inquisitive responses in interview-style conversations.
• Abstract（参考訳）: 既存の会話データセットは、対話のための書かれたプロキシか、あるいは自然言語の小規模な書き起こしからなる。 ニュースインタビューの書き起こしから収集した大規模(105k会話)メディアダイアログデータセットである「interview」を紹介する。 対話型データのための既存の大規模プロキシと比較して、データセットでトレーニングされた言語モデルは、既存の対話型データセット上でのゼロショットアウトオブドメインのパフォーマンスを示し、実世界の会話のモデリングにその有用性を示しています。 「インタービュー」には各ターンの話者ロールアノテーションが含まれており、エンゲージメント・レスポンシブ・ダイアログシステムの開発を容易にする。 実際、2つのダイアログタスクの実験では、そのようなラベルを活用することで、強い話者非依存のベースラインよりもパフォーマンスが向上し、モデルがインタビュースタイルの会話においてより具体的で好ましくない応答を生成できることが示されている。

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