論文の概要: Building A User-Centric and Content-Driven Socialbot
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.02623v1
- Date: Wed, 6 May 2020 07:11:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-06 04:57:37.070864
- Title: Building A User-Centric and Content-Driven Socialbot
- Title（参考訳）: ユーザ中心でコンテンツ駆動型ソーシャルボットの構築
- Authors: Hao Fang
- Abstract要約: 我々は,ソーシャルボット会話用に設計した対話戦略を収容できるシステムアーキテクチャを開発した。
このアーキテクチャは、ユーザ発話を分析するための多次元言語理解モジュールで構成されている。
様々な情報源からソーシャルチャットコンテンツを収集し,ソーシャルボットを支える新しい知識基盤を構築した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.072266782237039
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To build Sounding Board, we develop a system architecture that is capable of
accommodating dialog strategies that we designed for socialbot conversations.
The architecture consists of a multi-dimensional language understanding module
for analyzing user utterances, a hierarchical dialog management framework for
dialog context tracking and complex dialog control, and a language generation
process that realizes the response plan and makes adjustments for speech
synthesis. Additionally, we construct a new knowledge base to power the
socialbot by collecting social chat content from a variety of sources. An
important contribution of the system is the synergy between the knowledge base
and the dialog management, i.e., the use of a graph structure to organize the
knowledge base that makes dialog control very efficient in bringing related
content to the discussion. Using the data collected from Sounding Board during
the competition, we carry out in-depth analyses of socialbot conversations and
user ratings which provide valuable insights in evaluation methods for
socialbots. We additionally investigate a new approach for system evaluation
and diagnosis that allows scoring individual dialog segments in the
conversation. Finally, observing that socialbots suffer from the issue of
shallow conversations about topics associated with unstructured data, we study
the problem of enabling extended socialbot conversations grounded on a
document. To bring together machine reading and dialog control techniques, a
graph-based document representation is proposed, together with methods for
automatically constructing the graph. Using the graph-based representation,
dialog control can be carried out by retrieving nodes or moving along edges in
the graph. To illustrate the usage, a mixed-initiative dialog strategy is
designed for socialbot conversations on news articles.
- Abstract（参考訳）: 音声掲示板を構築するために,ソーシャルボット会話用に設計した対話戦略を収容可能なシステムアーキテクチャを開発した。
このアーキテクチャは、ユーザの発話を分析する多次元言語理解モジュールと、対話コンテキスト追跡および複雑な対話制御のための階層的ダイアログ管理フレームワークと、応答計画を実現し、音声合成のための調整を行う言語生成プロセスからなる。
さらに,様々な情報源からソーシャルチャットコンテンツを収集し,ソーシャルボットを駆動する新たな知識ベースを構築した。
システムの重要な貢献は、知識ベースとダイアログ管理の相乗効果、すなわち、対話制御を極めて効率的にする知識ベースを組織化するためのグラフ構造の使用である。
コンペ期間中にサウンドボードから収集したデータを用いて、ソーシャルボットの会話とユーザ評価の詳細な分析を行い、ソーシャルボットの評価方法に関する貴重な洞察を提供する。
さらに,会話中の個々の対話セグメントをスコアリングできるシステム評価と診断のための新しいアプローチについても検討した。
最後に,非構造化データに関連する話題について,ソーシャルボットが浅い会話に苦しむことを観察し,文書に基づく拡張型ソーシャルボット会話を可能にする問題について検討する。
機械読解とダイアログ制御技術を組み合わせるために,グラフを自動構築する手法とともに,グラフに基づく文書表現を提案する。
グラフベースの表現を使用して、ノードを検索したり、グラフのエッジに沿って移動することでダイアログ制御を行うことができる。
使用法を説明するために、ニュース記事のソーシャルボット会話のための混合開始型対話戦略を設計する。
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