論文の概要: A Chit-Chats Enhanced Task-Oriented Dialogue Corpora for Fuse-Motive Conversation Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05886v1
• Date: Thu, 12 May 2022 05:43:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-13 12:19:56.644064
• Title: A Chit-Chats Enhanced Task-Oriented Dialogue Corpora for Fuse-Motive Conversation Systems
• Title（参考訳）: Fuse-Motive Conversation SystemのためのChit-Chats強化タスク指向対話コーパス
• Authors: Changhong Yu, Chunhong Zhang, Qi Sun
• Abstract要約: CCET (China Chat-Enhanced-Task) と呼ばれるマルチターン対話データセットをリリースする。 本稿では, CC音声で統合されたTODセッションの評価指標とともに, ヒューズ動機対話の形式化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.541995537438394
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The goal of building intelligent dialogue systems has largely been separately pursued under two motives: task-oriented dialogue (TOD) systems, and open-domain systems for chit-chat (CC). Although previous TOD dialogue systems work well in the testing sets of benchmarks, they would lead to undesirable failure when being exposed to natural scenarios in practice, where user utterances can be of high motive-diversity that fusing both TOD and CC in multi-turn interaction. Since an industrial TOD system should be able to converse with the user between TOD and CC motives, constructing a fuse-motive dialogue dataset that contains both TOD or CC is important. Most prior work relies on crowd workers to collect and annotate large scale dataset and is restricted to English language setting. Our work, on the contrary, addresses this problem in a more effective way and releases a multi-turn dialogues dataset called CCET (Chinese Chat-Enhanced-Task). Meanwhile, we also propose a line of fuse-motive dialogues formalization approach, along with several evaluation metrics for TOD sessions that are integrated by CC utterances.
• Abstract（参考訳）: 知的対話システム構築の目的は、タスク指向対話システム(TOD)と、チットチャット(CC)のためのオープンドメインシステムという2つの動機のもと、大きく分けて追求されてきた。 従来のTODダイアログシステムはベンチマークテストセットでうまく機能するが、実際には自然シナリオに晒される際には望ましくない失敗を招き、マルチターンインタラクションにおいてTODとCCの両方を融合させる高いモチベーション・多様性を持つことができる。 産業用todシステムは,ユーザとtodとccのモチベーションをやり取りできる必要があるため,todとccの両方を含むヒューズモチベーション対話データセットの構築が重要である。 以前の作業のほとんどは、大規模なデータセットの収集と注釈付けに群衆労働者に依存しており、英語の設定に制限されている。 一方,我々の研究はより効果的な方法でこの問題に対処し,CCET(China Chat-Enhanced-Task)と呼ばれるマルチターン対話データセットをリリースしている。 また, CC音声で統合されたTODセッションの評価指標とともに, ヒューズ動機対話の形式化手法を提案する。

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