論文の概要: NewsDialogues: Towards Proactive News Grounded Conversation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06501v1
- Date: Sat, 12 Aug 2023 08:33:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-15 16:52:19.610195
- Title: NewsDialogues: Towards Proactive News Grounded Conversation
- Title（参考訳）: newsdialogues: 積極的なニュースグラウンドド会話に向けて
- Authors: Siheng Li, Yichun Yin, Cheng Yang, Wangjie Jiang, Yiwei Li, Zesen
Cheng, Lifeng Shang, Xin Jiang, Qun Liu, Yujiu Yang
- Abstract要約: 本稿では,対話システムがニュースの重要な話題に基づいて会話を積極的にリードする新しいタスク,Proactive News Grounded Conversationを提案する。
この課題をさらに発展させるために、人間と人間の対話データセットtsNewsDialoguesを収集し、合計14.6Kの発話を含む1Kの会話を含む。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.10055780635625
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Hot news is one of the most popular topics in daily conversations. However,
news grounded conversation has long been stymied by the lack of well-designed
task definition and scarce data. In this paper, we propose a novel task,
Proactive News Grounded Conversation, in which a dialogue system can
proactively lead the conversation based on some key topics of the news. In
addition, both information-seeking and chit-chat scenarios are included
realistically, where the user may ask a series of questions about the news
details or express their opinions and be eager to chat. To further develop this
novel task, we collect a human-to-human Chinese dialogue dataset
\ts{NewsDialogues}, which includes 1K conversations with a total of 14.6K
utterances and detailed annotations for target topics and knowledge spans.
Furthermore, we propose a method named Predict-Generate-Rank, consisting of a
generator for grounded knowledge prediction and response generation, and a
ranker for the ranking of multiple responses to alleviate the exposure bias. We
conduct comprehensive experiments to demonstrate the effectiveness of the
proposed method and further present several key findings and challenges to
prompt future research.
- Abstract（参考訳）: ホットニュースは日々の会話で最も人気のある話題の1つだ。
しかし、ニュースを基盤とした会話は、よく設計されたタスク定義と不足したデータがないことで、長い間苦しめられていた。
本稿では,対話システムがニュースの重要な話題に基づいて会話を積極的にリードできる,新しいタスクproactive news grounded conversationを提案する。
さらに、情報検索とチャットの両方のシナリオが現実的に含まれており、ユーザーはニュースの詳細について質問したり、意見を表明したり、チャットを楽しみにしたりすることができる。
この課題をさらに発展させるために,14.6Kの発話を含む1Kの会話と,対象とする話題や知識の詳細なアノテーションを含む,人間と人間の対話データセット \ts{NewsDialogues} を収集する。
さらに,知識予測と応答生成のためのジェネレータと,露出バイアスを軽減するために複数の応答をランク付けするランク付け器から構成されるPredict-Generate-Rankという手法を提案する。
提案手法の有効性を実証するために総合的な実験を行い,今後の研究を進める上で重要な知見と課題をいくつか提示する。
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