論文の概要: BotsTalk: Machine-sourced Framework for Automatic Curation of
Large-scale Multi-skill Dialogue Datasets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12687v1
- Date: Sun, 23 Oct 2022 10:19:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-25 13:37:06.807514
- Title: BotsTalk: Machine-sourced Framework for Automatic Curation of
Large-scale Multi-skill Dialogue Datasets
- Title（参考訳）: botstalk:大規模マルチスキル対話データセットの自動キュレーションのためのマシンソースフレームワーク
- Authors: Minju Kim, Chaehyeong Kim, Yongho Song, Seung-won Hwang, Jinyoung Yeo
- Abstract要約: そこで,Blended Skill BotsTalk (BSBT)について述べる。
我々のデータセットは、スキルブレンディングとスキルグラウンドニングの理解を必要とするマルチスキル対話システムに有効であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.6583831098204
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: To build open-domain chatbots that are able to use diverse communicative
skills, we propose a novel framework BotsTalk, where multiple agents grounded
to the specific target skills participate in a conversation to automatically
annotate multi-skill dialogues. We further present Blended Skill BotsTalk
(BSBT), a large-scale multi-skill dialogue dataset comprising 300K
conversations. Through extensive experiments, we demonstrate that our dataset
can be effective for multi-skill dialogue systems which require an
understanding of skill blending as well as skill grounding. Our code and data
are available at https://github.com/convei-lab/BotsTalk.
- Abstract（参考訳）: 多様なコミュニケーションスキルを利用できるオープンドメインチャットボットを構築するために,特定のターゲットスキルを基盤とした複数のエージェントが会話に参加し,マルチスキル対話を自動的に注釈付けする新しいフレームワークBotsTalkを提案する。
さらに,300k会話からなる大規模多スキル対話データセットであるmixed skill botstalk (bsbt)を提案する。
広範な実験を通じて,我々のデータセットは,スキルブレンディングとスキルグラウンドディングの理解を必要とするマルチスキル対話システムに有効であることを示す。
私たちのコードとデータはhttps://github.com/convei-lab/botstalkで入手できます。
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