論文の概要: Persona-Based Conversational AI: State of the Art and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03699v1
- Date: Sun, 4 Dec 2022 18:16:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-08 14:56:57.138916
- Title: Persona-Based Conversational AI: State of the Art and Challenges
- Title（参考訳）: ペルソナに基づく会話型AIの現状と課題
- Authors: Junfeng Liu, Christopher Symons, Ranga Raju Vatsavai
- Abstract要約: 我々は、ペルソナに基づく情報によって会話における応答生成の質を向上させる方法について検討する。
我々の研究は、現在の最先端の手法に対するいくつかの制限を強調し、パーソナライズされた対話型AI技術を推進するための課題と今後の研究方向性を概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.7817077975444136
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Conversational AI has become an increasingly prominent and practical
application of machine learning. However, existing conversational AI techniques
still suffer from various limitations. One such limitation is a lack of
well-developed methods for incorporating auxiliary information that could help
a model understand conversational context better. In this paper, we explore how
persona-based information could help improve the quality of response generation
in conversations. First, we provide a literature review focusing on the current
state-of-the-art methods that utilize persona information. We evaluate two
strong baseline methods, the Ranking Profile Memory Network and the
Poly-Encoder, on the NeurIPS ConvAI2 benchmark dataset. Our analysis elucidates
the importance of incorporating persona information into conversational
systems. Additionally, our study highlights several limitations with current
state-of-the-art methods and outlines challenges and future research directions
for advancing personalized conversational AI technology.
- Abstract（参考訳）: 会話型AIは、機械学習の目立った実践的応用になりつつある。
しかし、既存の会話型ai技術には様々な制限がある。
そのような制限の一つは、モデルが会話の文脈をよりよく理解するのに役立つ補助情報を組み込む方法が十分に開発されていないことである。
本稿では,会話における応答生成の質向上にペルソナ情報がどのように役立つかを検討する。
まず,ペルソナ情報を利用した最先端の手法に着目した文献レビューを行う。
neurips convai2ベンチマークデータセット上で,ランキングプロファイルメモリネットワークとポリエンコーダという2つの強力なベースライン手法を評価した。
本分析は,会話システムにおけるペルソナ情報の導入の重要性を明らかにする。
さらに、現在の最先端の手法に対するいくつかの制限を強調し、パーソナライズされた対話型AI技術を推進するための課題と今後の研究方向性を概説する。
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