論文の概要: CookDial: A dataset for task-oriented dialogs grounded in procedural documents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08723v1
• Date: Fri, 17 Jun 2022 12:23:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-20 14:02:10.284243
• Title: CookDial: A dataset for task-oriented dialogs grounded in procedural documents
• Title（参考訳）: cookdial: 手続き文書に基づくタスク指向ダイアログのためのデータセット
• Authors: Yiwei Jiang, Klim Zaporojets, Johannes Deleu, Thomas Demeester, Chris Develder
• Abstract要約: 本研究は、手続き的知識理解を伴うタスク指向対話システムの研究を容易にする新しいダイアログデータセットであるCookDialを提案する。 コーパスは、260人の人対人タスク指向のダイアログを含み、エージェントがレシピドキュメントを与えられた場合、ユーザが料理を調理するように誘導する。 CookDialのダイアログには、 (i) ダイアログフローとサポートドキュメントの間の手続き的アライメント、 (ii) 長い文のセグメンテーション、ハードインストラクションのパラフレーズ化、およびダイアログコンテキストにおけるコア推論の解決を含む複雑なエージェント決定の2つの特徴がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.431615439267734
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This work presents a new dialog dataset, CookDial, that facilitates research on task-oriented dialog systems with procedural knowledge understanding. The corpus contains 260 human-to-human task-oriented dialogs in which an agent, given a recipe document, guides the user to cook a dish. Dialogs in CookDial exhibit two unique features: (i) procedural alignment between the dialog flow and supporting document; (ii) complex agent decision-making that involves segmenting long sentences, paraphrasing hard instructions and resolving coreference in the dialog context. In addition, we identify three challenging (sub)tasks in the assumed task-oriented dialog system: (1) User Question Understanding, (2) Agent Action Frame Prediction, and (3) Agent Response Generation. For each of these tasks, we develop a neural baseline model, which we evaluate on the CookDial dataset. We publicly release the CookDial dataset, comprising rich annotations of both dialogs and recipe documents, to stimulate further research on domain-specific document-grounded dialog systems.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、手続き的知識理解を伴うタスク指向対話システムの研究を容易にする新しいダイアログデータセットであるCookDialを提案する。 コーパスは、260人の人対人タスク指向のダイアログを含み、エージェントがレシピドキュメントを与えられた場合、ユーザが料理を調理するように誘導する。 CookDialのダイアログには2つの特徴がある。 (i) 対話フローと支援文書との手続き的アライメント (II)長い文のセグメンテーション、ハードインストラクションのパラフレーズ化、会話コンテキストにおけるコア推論の解決を含む複雑なエージェント決定 また,タスク指向対話システムでは,(1)ユーザ質問理解,(2)エージェント行動フレーム予測,(3)エージェント応答生成の3つの課題(サブタスク)を識別する。 これらのタスク毎に、我々はCookDialデータセットに基づいて評価するニューラルベースラインモデルを開発する。 ダイアログとレシピドキュメントの豊富なアノテーションを含むCookDialデータセットを公開し、ドメイン固有の文書基底ダイアログシステムに関するさらなる研究を促進する。

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