論文の概要: $\textit{WHAT}$, $\textit{WHEN}$, and $\textit{HOW}$ to Ground:
Designing User Persona-Aware Conversational Agents for Engaging Dialogue
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03361v1
- Date: Tue, 6 Jun 2023 02:28:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-07 17:43:05.284878
- Title: $\textit{WHAT}$, $\textit{WHEN}$, and $\textit{HOW}$ to Ground:
Designing User Persona-Aware Conversational Agents for Engaging Dialogue
- Title（参考訳）: $\textit{what}$,$\textit{when}$,$\textit{how}$ to ground: 対話をするためのユーザパーソナライズされた会話エージェントの設計
- Authors: Deuksin Kwon, Sunwoo Lee, Ki Hyun Kim, Seojin Lee, Taeyoon Kim, Eric
Davis
- Abstract要約: 本稿では、textitWWH$問題に対処するパーソナライズされたオープンドメイン対話システムを構築する方法を提案する。
提案手法は、重み付けされたデータセットブレンディング、ネガティブなペルソナ情報拡張方法、パーソナライズされた会話データセットの設計を含む。
本研究は,対話の流速と接地傾向のバランスを効果的に保ちつつ,接地応答の制御性と説明性を向上させるための応答型ラベルを導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.328280329592151
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents a method for building a personalized open-domain dialogue
system to address the $\textit{WWH}$ ($\textit{WHAT}$, $\textit{WHEN}$, and
$\textit{HOW}$) problem for natural response generation in a commercial
setting, where personalized dialogue responses are heavily interleaved with
casual response turns. The proposed approach involves weighted dataset
blending, negative persona information augmentation methods, and the design of
personalized conversation datasets to address the challenges of $\textit{WWH}$
in personalized, open-domain dialogue systems. Our work effectively balances
dialogue fluency and tendency to ground, while also introducing a response-type
label to improve the controllability and explainability of the grounded
responses. The combination of these methods leads to more fluent conversations,
as evidenced by subjective human evaluations as well as objective evaluations.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,パーソナライズされた対話応答がカジュアルな応答ターンと密接な関係を持つ,商業環境での自然応答生成における$\textit{WHAT}$, $\textit{WHEN}$, $\textit{HOW}$)問題に対処する,パーソナライズされたオープンドメイン対話システムを構築する方法を提案する。
提案手法は、重み付きデータセットブレンディング、負のペルソナ情報拡張手法、パーソナライズされた会話データセットの設計を含み、パーソナライズされたオープンドメイン対話システムにおける$\textit{wwh}$の課題に対処する。
本研究は,対話の流速と接地傾向のバランスを効果的に保ちつつ,接地応答の制御性と説明性を向上させるための応答型ラベルを導入する。
これらの手法の組み合わせは、主観的人間評価や客観的評価によって示されるように、より流動的な会話につながる。
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