論文の概要: Grounding in social media: An approach to building a chit-chat dialogue model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05696v1
• Date: Sun, 12 Jun 2022 09:01:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-15 10:01:25.445106
• Title: Grounding in social media: An approach to building a chit-chat dialogue model
• Title（参考訳）: ソーシャルメディアにおける接地: チットチャット対話モデル構築へのアプローチ
• Authors: Ritvik Choudhary, Daisuke Kawahara
• Abstract要約: 豊かな人間のような会話能力を持つオープンドメイン対話システムを構築することは、言語生成における根本的な課題の1つである。 知識に基づく対話生成に関する現在の研究は、主にウィキペディアのような事実に基づく構造化知識ソースを法人化または検索することに焦点を当てている。 本手法は,ソーシャルメディア上での人間の反応行動の模倣によって,システムの生会話能力を向上させることを目的とした,より広範かつシンプルなアプローチである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.247397520986999
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Building open-domain dialogue systems capable of rich human-like conversational ability is one of the fundamental challenges in language generation. However, even with recent advancements in the field, existing open-domain generative models fail to capture and utilize external knowledge, leading to repetitive or generic responses to unseen utterances. Current work on knowledge-grounded dialogue generation primarily focuses on persona incorporation or searching a fact-based structured knowledge source such as Wikipedia. Our method takes a broader and simpler approach, which aims to improve the raw conversation ability of the system by mimicking the human response behavior through casual interactions found on social media. Utilizing a joint retriever-generator setup, the model queries a large set of filtered comment data from Reddit to act as additional context for the seq2seq generator. Automatic and human evaluations on open-domain dialogue datasets demonstrate the effectiveness of our approach.
• Abstract（参考訳）: 豊かな人間のような会話能力を持つオープンドメイン対話システムを構築することは、言語生成における根本的な課題の1つである。 しかし、この分野における最近の進歩にもかかわらず、既存のオープンドメイン生成モデルは外部の知識を捉えて利用することができず、目に見えない発話に対する反復的あるいは総称的な応答に繋がる。 知識に基づく対話生成に関する現在の研究は、主にウィキペディアのような事実に基づく構造化知識ソースを法人化または検索することに焦点を当てている。 本手法は,ソーシャルメディア上のカジュアルなインタラクションを通じて,人間の反応行動を模倣することで,システムの生会話能力を向上させることを目的とした,より広範かつシンプルなアプローチである。 統合レトリバー-ジェネレータ設定を利用して、モデルはredditから大量のフィルタされたコメントデータをクエリし、seq2seqジェネレータの追加コンテキストとして機能する。 オープンドメイン対話データセットの自動評価と人的評価は,我々のアプローチの有効性を示す。

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