論文の概要: AugESC: Dialogue Augmentation with Large Language Models for Emotional Support Conversation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.13047v3
• Date: Thu, 18 May 2023 05:25:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-19 21:09:29.403026
• Title: AugESC: Dialogue Augmentation with Large Language Models for Emotional Support Conversation
• Title（参考訳）: AugESC:感情支援会話のための大規模言語モデルによる対話強化
• Authors: Chujie Zheng, Sahand Sabour, Jiaxin Wen, Zheng Zhang, Minlie Huang
• Abstract要約: クラウドソースによる対話コーパスは通常、データキュレーションのコストがかかるため、スケールやトピックのカバレッジが制限される。 本研究では,感情支援会話(ESC)における対話強化のための大規模言語モデルを活用する。 クラウドソースされたESConvコーパスのスケールとトピックカバレッジを大きく拡張した,ESCタスク用の拡張データセットであるAugESCを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.29029787836075
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Crowdsourced dialogue corpora are usually limited in scale and topic coverage due to the expensive cost of data curation. This would hinder the generalization of downstream dialogue models to open-domain topics. In this work, we leverage large language models for dialogue augmentation in the task of emotional support conversation (ESC). By treating dialogue augmentation as a dialogue completion task, we prompt a fine-tuned language model to complete full dialogues from available dialogue posts of various topics, which are then postprocessed based on heuristics. Applying this approach, we construct AugESC, an augmented dataset for the ESC task, which largely extends the scale and topic coverage of the crowdsourced ESConv corpus. Through comprehensive human evaluation, we demonstrate that our approach is superior to strong baselines of dialogue augmentation and that AugESC has comparable dialogue quality to the crowdsourced corpus. We also conduct human interactive evaluation and prove that post-training on AugESC improves downstream dialogue models' generalization ability to open-domain topics. These results suggest the utility of AugESC and highlight the potential of large language models in improving data-scarce dialogue generation tasks.
• Abstract（参考訳）: クラウドソースによる対話コーパスは通常、データキュレーションのコストがかかるため、規模やトピックのカバレッジが制限される。 これにより、ダウンストリーム対話モデルのオープンドメイントピックへの一般化が妨げられる。 本研究では,感情支援会話(ESC)の課題において,対話強化のための大規模言語モデルを活用する。 対話強化を対話完了タスクとして扱うことにより、様々なトピックの利用可能な対話投稿から完全な対話を完遂するよう、微調整言語モデルに促す。 このアプローチを適用して,クラウドソース型ESConvコーパスのスケールとトピックカバレッジを大きく拡張した,ESCタスク用の拡張データセットであるAugESCを構築した。 包括的人間評価を通じて,本手法は対話強化の強力なベースラインよりも優れており,augescはクラウドソースコーパスと同等の対話品質を有することを示す。 また,人間の対話的評価を行い,augesc上での学習が,下流対話モデルのオープンドメイントピックへの一般化能力を向上させることを証明した。 これらの結果は、AugESCの有用性を示唆し、データスカース対話タスクの改善における大規模言語モデルの可能性を強調している。

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