論文の概要: Adding Chit-Chat to Enhance Task-Oriented Dialogues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.12757v2
• Date: Sat, 1 May 2021 19:12:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-03 12:43:33.928860
• Title: Adding Chit-Chat to Enhance Task-Oriented Dialogues
• Title（参考訳）: タスク指向対話を強化するChit-Chatの追加
• Authors: Kai Sun, Seungwhan Moon, Paul Crook, Stephen Roller, Becka Silvert, Bing Liu, Zhiguang Wang, Honglei Liu, Eunjoon Cho, Claire Cardie
• Abstract要約: Chit-Chatをタスク指向の対話に追加することで、仮想アシスタントの会話をより魅力的でインタラクティブにすることができる。 我々は,2つのタスク指向対話データセットから23.8Kの対話に,新しいチャットベースのアノテーションを提案する。 また,タスク指向対話にChit-chatを追加するための3つの新しいモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.93917437554091
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing dialogue corpora and models are typically designed under two disjoint motives: while task-oriented systems focus on achieving functional goals (e.g., booking hotels), open-domain chatbots aim at making socially engaging conversations. In this work, we propose to integrate both types of systems by Adding Chit-Chat to ENhance Task-ORiented dialogues (ACCENTOR), with the goal of making virtual assistant conversations more engaging and interactive. Specifically, we propose a Human <-> AI collaborative data collection approach for generating diverse chit-chat responses to augment task-oriented dialogues with minimal annotation effort. We then present our new chit-chat-based annotations to 23.8K dialogues from two popular task-oriented datasets (Schema-Guided Dialogue and MultiWOZ 2.1) and demonstrate their advantage over the originals via human evaluation. Lastly, we propose three new models for adding chit-chat to task-oriented dialogues, explicitly trained to predict user goals and to generate contextually relevant chit-chat responses. Automatic and human evaluations show that, compared with the state-of-the-art task-oriented baseline, our models can code-switch between task and chit-chat to be more engaging, interesting, knowledgeable, and humanlike, while maintaining competitive task performance.
• Abstract（参考訳）: タスク指向のシステムは機能的な目標(例えばホテルの予約など)を達成することに焦点を当てているが、オープンドメインのチャットボットは社会的に魅力的な会話をすることを目指している。 本稿では,タスク指向対話(accentor)にchit-chatを追加して,仮想アシスタント対話をより魅力的かつインタラクティブにすることを目的として,両者のシステムを統合することを提案する。 具体的には,タスク指向対話を最小限のアノテーションで拡張するために,多様なチャット応答を生成するHuman <-> AIコラボレーティブデータ収集手法を提案する。 そこで我々は,2つのタスク指向データセット(Schema-Guided DialogueとMultiWOZ 2.1)から23.8Kの対話に対して,新しいチャットベースのアノテーションを提示する。 最後に,タスク指向対話にchit-chatを追加し,ユーザの目標を明示的に予測し,文脈的に関連するchit-chat応答を生成するための3つの新しいモデルを提案する。 自動的および人的評価は、最先端のタスク指向ベースラインと比較して、我々のモデルは、競争力のあるタスクパフォーマンスを維持しながら、タスクとチャットの間のコードスイッチにより、より魅力的で、興味深く、知識があり、人間らしくできることを示している。

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