論文の概要: Call for Customized Conversation: Customized Conversation Grounding Persona and Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.08619v1
• Date: Thu, 16 Dec 2021 04:44:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-18 05:26:48.700830
• Title: Call for Customized Conversation: Customized Conversation Grounding Persona and Knowledge
• Title（参考訳）: 会話のカスタマイズを呼び出す - 会話のパーソナライゼーションと知識のカスタマイズ
• Authors: Yoonna Jang, Jungwoo Lim, Yuna Hur, Dongsuk Oh, Suhyune Son, Yeonsoo Lee, Donghoon Shin, Seungryong Kim, and Heuiseok Lim
• Abstract要約: ユーザのペルソナとウィキペディアの知識によって、カスタマイズされた回答が構築される、カスタマイズされた会話データセットのためのコールを導入する。 事前学習した言語モデルの情報的およびカスタマイズされた発話を行う能力を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.378474996192438
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Humans usually have conversations by making use of prior knowledge about a topic and background information of the people whom they are talking to. However, existing conversational agents and datasets do not consider such comprehensive information, and thus they have a limitation in generating the utterances where the knowledge and persona are fused properly. To address this issue, we introduce a call For Customized conversation (FoCus) dataset where the customized answers are built with the user's persona and Wikipedia knowledge. To evaluate the abilities to make informative and customized utterances of pre-trained language models, we utilize BART and GPT-2 as well as transformer-based models. We assess their generation abilities with automatic scores and conduct human evaluations for qualitative results. We examine whether the model reflects adequate persona and knowledge with our proposed two sub-tasks, persona grounding (PG) and knowledge grounding (KG). Moreover, we show that the utterances of our data are constructed with the proper knowledge and persona through grounding quality assessment.
• Abstract（参考訳）: 人間は通常、話題に関する事前の知識と、自分が話している人の背景情報を利用することで会話をする。 しかし、既存の会話エージェントやデータセットはそのような包括的情報を考慮していないため、知識とペルソナが適切に融合した発話の生成に限界がある。 この問題に対処するために、ユーザのペルソナとウィキペディアの知識によって、カスタマイズされた回答が構築されるFoCusデータセットの呼び出しを導入する。 事前訓練された言語モデルの情報的およびカスタマイズされた発話を評価する能力を評価するために,BARTとGPT-2およびトランスフォーマーベースモデルを利用する。 自動スコアで生成能力を評価し,定性的な結果を得るために人的評価を行う。 提案する2つのサブタスク,ペルソナグラウンド(PG)とナレッジグラウンド(KG)で,モデルが適切なペルソナと知識を反映しているかを検討する。 さらに,データの発話は,基礎的品質評価を通じて適切な知識とペルソナで構築されていることを示す。

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