論文の概要: Seamlessly Integrating Factual Information and Social Content with Persuasive Dialogue

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.07657v3
• Date: Fri, 23 Sep 2022 17:06:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 15:39:43.765498
• Title: Seamlessly Integrating Factual Information and Social Content with Persuasive Dialogue
• Title（参考訳）: 説得的対話による実情報と社会的内容のシームレスな統合
• Authors: Maximillian Chen, Weiyan Shi, Feifan Yan, Ryan Hou, Jingwen Zhang, Saurav Sahay, Zhou Yu
• Abstract要約: 本稿では,事実情報とソーシャルコンテンツをシームレスに説得的対話に統合する,新しいモジュール型対話システムフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、社会的内容とタスク内容が混在するあらゆる対話タスクに一般化可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.75221685739286
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Complex conversation settings such as persuasion involve communicating changes in attitude or behavior, so users' perspectives need to be addressed, even when not directly related to the topic. In this work, we contribute a novel modular dialogue system framework that seamlessly integrates factual information and social content into persuasive dialogue. Our framework is generalizable to any dialogue tasks that have mixed social and task contents. We conducted a study that compared user evaluations of our framework versus a baseline end-to-end generation model. We found our framework was evaluated more favorably in all dimensions including competence and friendliness, compared to the end-to-end model which does not explicitly handle social content or factual questions.
• Abstract（参考訳）: 説得のような複雑な会話設定は、態度や行動の変化を伝達するので、そのトピックに直接関連しない場合でも、ユーザの視点に対処する必要がある。 本稿では,事実情報とソーシャルコンテンツとをシームレスに統合した,モジュール型対話システムフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、ソーシャルとタスクの混在した対話タスクに一般化可能である。 本研究では,フレームワークのユーザ評価を,ベースラインのエンドツーエンド生成モデルと比較した。 我々は,ソーシャルコンテンツや事実質問を明示的に扱わないエンドツーエンドモデルと比較して,コンピテンスやフレンドリさなど,あらゆる面で,我々のフレームワークを好意的に評価した。

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