論文の概要: Towards Building a Personalized Dialogue Generator via Implicit User Persona Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.07372v1
• Date: Fri, 15 Apr 2022 08:12:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-18 14:41:07.094507
• Title: Towards Building a Personalized Dialogue Generator via Implicit User Persona Detection
• Title（参考訳）: インシシットユーザペルソナ検出による個人化対話生成装置の構築に向けて
• Authors: Itsugun Cho, Dongyang Wang, Ryota Takahashi and Hiroaki Saito
• Abstract要約: 高品質なトランスミッションは基本的に、相手のペルソナを反映して構築されていると考えています。 そこで本研究では,暗黙のユーザペルソナを検知する対話生成手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current works in the generation of personalized dialogue primarily contribute to the agent avoiding contradictory persona and driving the response more informative. However, we found that the generated responses from these models are mostly self-centered with little care for the other party since they ignore the user's persona. Moreover, we consider high-quality transmission is essentially built based on apprehending the persona of the other party. Motivated by this, we propose a novel personalized dialogue generator by detecting implicit user persona. Because it's difficult to collect a large number of personas for each user, we attempt to model the user's potential persona and its representation from the dialogue absence of any external information. Perception variable and fader variable are conceived utilizing Conditional Variational Inference. The two latent variables simulate the process of people being aware of the other party's persona and producing the corresponding expression in conversation. Finally, Posterior-discriminated Regularization is presented to enhance the training procedure. Empirical studies demonstrate that compared with the state-of-the-art methods, ours is more concerned with the user's persona and outperforms in evaluations.
• Abstract（参考訳）: パーソナライズされた対話の生成における現在の作業は、主に矛盾するペルソナを避け、応答をより情報的に駆動するエージェントに寄与する。 しかし,これらのモデルから生成された応答は,ユーザのペルソナを無視するため,他者への配慮がほとんどない自己中心型であることが判明した。 また,高品位トランスミッションは基本的に,相手のペルソナを反映して構築されていると考えられる。 そこで本研究では,暗黙のユーザペルソナを検知する対話生成手法を提案する。 ユーザ毎に多数のペルソナを収集することは困難であるため,外部情報の対話的欠如から,ユーザの潜在的なペルソナとその表現をモデル化しようとする。 条件変分推論を用いて知覚変数とファダー変数を導出する。 2つの潜在変数は、相手のペルソナを認識し、会話で対応する表現を生成する過程をシミュレートする。 最後に、トレーニング手順を強化するために、後識別正規化を示す。 実証的研究は、最先端の手法と比較して、ユーザのペルソナや評価におけるパフォーマンスにより関心があることを示している。

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