論文の概要: SalesBot: Transitioning from Chit-Chat to Task-Oriented Dialogues
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10591v1
- Date: Fri, 22 Apr 2022 09:31:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-25 12:38:36.527443
- Title: SalesBot: Transitioning from Chit-Chat to Task-Oriented Dialogues
- Title（参考訳）: SalesBot:Chit-Chatからタスク指向対話への移行
- Authors: Ssu Chiu, Maolin Li, Yen-Ting Lin, Yun-Nung Chen
- Abstract要約: ソーシャルチャットからタスク指向対話へのスムーズな移行は、ビジネスチャンスの引き金になる上で重要である。
本稿では,人間の介在なく多数の対話を自動生成するフレームワークを提案する。
公表されたデータは、将来の研究方向と商業活動のガイドとなる大きな可能性を秘めている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.89699254073016
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Dialogue systems are usually categorized into two types, open-domain and
task-oriented. The first one focuses on chatting with users and making them
engage in the conversations, where selecting a proper topic to fit the dialogue
context is essential for a successful dialogue. The other one focuses on a
specific task instead of casual talks, e.g., finding a movie on Friday night,
or playing a song. These two directions have been studied separately due to
their different purposes. However, how smoothly transitioning from social
chatting to task-oriented dialogues is important for triggering business
opportunities, and there is no public data focusing on such scenarios. Hence,
this paper focuses on investigating the conversations starting from open-domain
social chatting and then gradually transitioning to task-oriented purposes, and
releases a large-scale dataset with detailed annotations for encouraging this
research direction. To achieve this goal, this paper proposes a framework to
automatically generate many dialogues without human involvement, in which any
powerful open-domain dialogue generation model can be easily leveraged. The
human evaluation shows that our generated dialogue data has a natural flow at a
reasonable quality, showing that our released data has a great potential of
guiding future research directions and commercial activities. Furthermore, the
released models allow researchers to automatically generate unlimited dialogues
in the target scenarios, which can greatly benefit semi-supervised and
unsupervised approaches.
- Abstract（参考訳）: 対話システムは通常、オープンドメインとタスク指向の2つのタイプに分類される。
まず、ユーザとのチャットと会話への参加に焦点を当て、対話のコンテキストに適合する適切なトピックを選択することが、対話の成功に不可欠である。
もう1つは、カジュアルな講演ではなく、例えば金曜日の夜に映画を見つける、歌を演奏するといった特定のタスクに焦点を当てている。
これらの2つの方向は異なる目的のために別々に研究されている。
しかし、ソーシャルチャットからタスク指向対話へのスムーズな移行がビジネスチャンスの引き金となり、そのようなシナリオに焦点を当てた公開データが存在しない。
そこで本稿では,オープンドメインのソーシャルチャットから徐々にタスク指向の目的へと移行する会話を調査し,この研究の方向性を促すための詳細なアノテーションを備えた大規模データセットをリリースする。
この目的を達成するために,オープンドメインの対話生成モデルを簡単に活用可能な,人間の関与なしに多数の対話を自動的に生成するフレームワークを提案する。
人的評価の結果,私たちの生成した対話データは自然な流れを適度に保ち,今後の研究の方向性や商業活動を導く大きな可能性を秘めていることがわかった。
さらに、リリースされたモデルは、研究者がターゲットシナリオで無制限の対話を自動生成することを可能にする。
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