論文の概要: Enhancing Task Bot Engagement with Synthesized Open-Domain Dialog

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10008v2
• Date: Sun, 30 Jul 2023 16:04:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-01 23:54:57.985347
• Title: Enhancing Task Bot Engagement with Synthesized Open-Domain Dialog
• Title（参考訳）: 合成オープンドメインダイアログによるタスクボットエンゲージメントの強化
• Authors: Miaoran Li, Baolin Peng, Michel Galley, Jianfeng Gao, Zhu Zhang
• Abstract要約: TODとODDの両方を扱えるシステムを構築し、異なる知識ソースにアクセスすることが不可欠である。 本稿では,知識基盤のODDとTODを組み合わせた対話を自動的に生成するフレームワークを提案する。 本研究では,TODモードとODDモードを適切に適用し,異なる知識ソースにアクセス可能な統合モデルPivotBotを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.35658776144638
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many efforts have been made to construct dialog systems for different types of conversations, such as task-oriented dialog (TOD) and open-domain dialog (ODD). To better mimic human-level conversations that usually fuse various dialog modes, it is essential to build a system that can effectively handle both TOD and ODD and access different knowledge sources. To address the lack of available data for the fused task, we propose a framework for automatically generating dialogues that combine knowledge-grounded ODDs and TODs in various settings. Additionally, we introduce a unified model PivotBot that is capable of appropriately adopting TOD and ODD modes and accessing different knowledge sources in order to effectively tackle the fused task. Evaluation results demonstrate the superior ability of the proposed model to switch seamlessly between TOD and ODD tasks.
• Abstract（参考訳）: タスク指向ダイアログ(TOD)やオープンドメインダイアログ(ODD)など,さまざまなタイプの会話のためのダイアログシステムの構築に多くの努力がなされている。 通常、様々なダイアログモードを融合する人間レベルの会話を模倣するには、todとoddの両方を効果的に処理し、異なる知識ソースにアクセスするシステムを構築することが不可欠である。 融合タスクのための利用可能なデータの欠如に対処するために,様々な環境で知識に基づくオッズとtodを組み合わせた対話を自動的に生成するフレームワークを提案する。 さらに,TODモードとODDモードを適切に適用し,異なる知識ソースにアクセスして,融合タスクに効果的に対処できる統合モデルPivotBotを導入する。 評価結果は,TODタスクとODDタスクをシームレスに切り替える上で,提案モデルが優れていることを示す。

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