論文の概要: Less is More: Learning to Refine Dialogue History for Personalized Dialogue Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.08128v1
• Date: Mon, 18 Apr 2022 02:02:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-19 14:45:16.807576
• Title: Less is More: Learning to Refine Dialogue History for Personalized Dialogue Generation
• Title（参考訳）: less is more: パーソナライズされた対話生成のための対話履歴を洗練する学習
• Authors: Hanxun Zhong, Zhicheng Dou, Yutao Zhu, Hongjin Qian, Ji-Rong Wen
• Abstract要約: 我々は,対話履歴をより多く処理し,より正確なペルソナ情報を得ることのできる,ユーザ対話履歴を大規模に洗練することを提案する。 具体的には、3つの個人情報精算器とパーソナライズされた応答生成器で構成されるMSPモデルを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.73547958927826
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Personalized dialogue systems explore the problem of generating responses that are consistent with the user's personality, which has raised much attention in recent years. Existing personalized dialogue systems have tried to extract user profiles from dialogue history to guide personalized response generation. Since the dialogue history is usually long and noisy, most existing methods truncate the dialogue history to model the user's personality. Such methods can generate some personalized responses, but a large part of dialogue history is wasted, leading to sub-optimal performance of personalized response generation. In this work, we propose to refine the user dialogue history on a large scale, based on which we can handle more dialogue history and obtain more abundant and accurate persona information. Specifically, we design an MSP model which consists of three personal information refiners and a personalized response generator. With these multi-level refiners, we can sparsely extract the most valuable information (tokens) from the dialogue history and leverage other similar users' data to enhance personalization. Experimental results on two real-world datasets demonstrate the superiority of our model in generating more informative and personalized responses.
• Abstract（参考訳）: パーソナライズされた対話システムは,近年注目を集めているユーザの個性に整合した応答を生成する問題を探求している。 既存のパーソナライズされた対話システムは、対話履歴からユーザプロファイルを抽出し、パーソナライズされた応答生成を導く。 対話履歴は通常長く騒がしいため、既存の方法の多くはユーザの性格をモデル化するために対話履歴を断ち切る。 このような手法は、パーソナライズされた応答を生成することができるが、対話履歴の大部分を無駄にし、パーソナライズされた応答生成の準最適性能をもたらす。 本研究では,対話履歴をより多く処理し,より豊富で正確なペルソナ情報を得ることのできる,ユーザ対話履歴を大規模に洗練することを提案する。 具体的には、3つの個人情報精製機とパーソナライズされた応答生成器からなるmspモデルを設計する。 これらの多層精錬機により、対話履歴から最も価値のある情報(トークン)を疎結合に抽出し、類似したユーザのデータを活用してパーソナライズを強化することができる。 2つの実世界のデータセットに対する実験結果は、より情報的でパーソナライズされた応答を生成する上で、我々のモデルが優れていることを示す。

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