論文の概要: KddRES: A Multi-level Knowledge-driven Dialogue Dataset for Restaurant Towards Customized Dialogue System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.08772v3
• Date: Tue, 14 Dec 2021 06:04:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-24 15:45:21.823784
• Title: KddRES: A Multi-level Knowledge-driven Dialogue Dataset for Restaurant Towards Customized Dialogue System
• Title（参考訳）: kddres:カスタマイズされた対話システムに向けたレストラン向け多レベル知識駆動対話データセット
• Authors: Hongru Wang, Min Li, Zimo Zhou, Gabriel Pui Cheong Fung, Kam-Fai Wong
• Abstract要約: 香港でREStaurant(KddRES)のための知識駆動型対話データセットを初めて公開する。 我々のコーパスには、地域によって異なる10のレストランから派生した0.8kの会話が含まれている。 ベンチマーク実験とデータ統計分析は、我々のデータセットの多様性と豊富なアノテーションを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.082407074319757
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Compared with CrossWOZ (Chinese) and MultiWOZ (English) dataset which have coarse-grained information, there is no dataset which handle fine-grained and hierarchical level information properly. In this paper, we publish a first Cantonese knowledge-driven Dialogue Dataset for REStaurant (KddRES) in Hong Kong, which grounds the information in multi-turn conversations to one specific restaurant. Our corpus contains 0.8k conversations which derive from 10 restaurants with various styles in different regions. In addition to that, we designed fine-grained slots and intents to better capture semantic information. The benchmark experiments and data statistic analysis show the diversity and rich annotations of our dataset. We believe the publish of KddRES can be a necessary supplement of current dialogue datasets and more suitable and valuable for small and middle enterprises (SMEs) of society, such as build a customized dialogue system for each restaurant. The corpus and benchmark models are publicly available.
• Abstract（参考訳）: 粗粒度情報を持つCrossWOZ(中国語)やMultiWOZ(英語)のデータセットと比較すると,粒度や階層レベルの情報を適切に扱うデータセットは存在しない。 本稿では,香港で最初のカントナレッジ駆動型REStaurantのための対話データセット(KddRES)を公開し,その情報を特定のレストランへのマルチターン会話の基盤とする。 我々のコーパスには、地域によって異なる10のレストランから派生した0.8kの会話が含まれている。 それに加えて、セマンティック情報をよりよく捉えるために、きめ細かいスロットと意図を設計しました。 ベンチマーク実験とデータ統計分析は、データセットの多様性と豊富なアノテーションを示しています。 我々は、KddRESの発行が、現在の対話データセットの必須サプリメントであり、レストランごとにカスタマイズされた対話システムを構築するなど、社会の中小企業(中小企業)にとってより適切かつ価値のあるものであると信じている。 コーパスとベンチマークモデルは公開されている。

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