Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Wizard of Curiosities: Enriching Dialogues with Fun Facts

論文の概要: The Wizard of Curiosities: Enriching Dialogues with Fun Facts

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11283v1
Date: Wed, 20 Sep 2023 13:07:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-21 16:13:08.240286
Title: The Wizard of Curiosities: Enriching Dialogues with Fun Facts
Title（参考訳）: the wizard of curiosities: 楽しい事実で対話を豊かにする
Authors: Frederico Vicente, Rafael Ferreira, David Semedo and Jo\~ao Magalh\~aes
Abstract要約: 料理ドメインとDIYドメインの対話を対象とするキュリオシティのセットを紹介する。特に、Amazon Alexa TaskBotチャレンジのコンテキストで収集された実際のヒューマンエージェントの会話を使用します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.692304388700644
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Introducing curiosities in a conversation is a way to teach something new to the person in a pleasant and enjoyable way. Enriching dialogues with contextualized curiosities can improve the users' perception of a dialog system and their overall user experience. In this paper, we introduce a set of curated curiosities, targeting dialogues in the cooking and DIY domains. In particular, we use real human-agent conversations collected in the context of the Amazon Alexa TaskBot challenge, a multimodal and multi-turn conversational setting. According to an A/B test with over 1000 conversations, curiosities not only increase user engagement, but provide an average relative rating improvement of 9.7%.
Abstract（参考訳）: 会話で好奇心を導入することは、楽しく楽しい方法で人に何か新しいものを教える方法である。文脈化された好奇心との対話を充実させることで,対話システムに対するユーザの認識とユーザエクスペリエンス全体を改善することができる。本稿では,料理分野とDIY分野の対話を対象とするキュリオシティの集合を紹介する。特に、Amazon Alexa TaskBotチャレンジ(マルチモーダルおよびマルチターン会話設定)のコンテキストで収集された実際のヒューマンエージェント会話を使用します。 1000以上の会話を持つA/Bテストによると、好奇心はユーザーのエンゲージメントを増加させるだけでなく、平均的な相対評価が9.7%向上する。

関連論文リスト

NewsDialogues: Towards Proactive News Grounded Conversation [72.10055780635625]
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。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-12T08:33:42Z)
Let's Get Personal: Personal Questions Improve SocialBot Performance in the Alexa Prize [0.0]
音声対話コミュニティにおいて,対話型オープンドメイン対話システムの構築に焦点が当てられている。従来の対話システムとは異なり、これらの対話システムは特定の情報やドメインの制限を前提とすることはできない。我々は、Amazon Echoユーザーが大規模にアクセスし、評価する、堅牢なオープンドメイン会話システムであるAthenaを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-09T00:10:29Z)
A Benchmark for Understanding and Generating Dialogue between Characters in Stories [75.29466820496913]
本研究は,機械が物語の対話を理解・生成できるかどうかを探求する最初の研究である。マスク付き対話生成と対話話者認識という2つの新しいタスクを提案する。 DialStoryの自動評価と手動評価で既存のモデルをテストすることで,提案課題の難しさを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-18T10:19:04Z)
Neural Generation Meets Real People: Building a Social, Informative Open-Domain Dialogue Agent [65.68144111226626]
Chirpy Cardinalは、情報と会話の両方をねらっている。ユーザーとボットの両方を交互に会話に駆り立てる。 Chirpy Cardinalは、Alexa Prize Socialbot Grand Challengeで9つのボットのうち2位にランクインした。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-25T09:57:23Z)
Knowledge-Grounded Conversational Data Augmentation with Generative Conversational Networks [76.11480953550013]
生成会話ネットワークを用いて会話データを自動的に生成する。我々は、Topical Chatデータセット上で、知識のない会話に対するアプローチを評価した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-22T22:37:14Z)
Learning as Conversation: Dialogue Systems Reinforced for Information Acquisition [30.91417206129677]
本稿では,AIを活用した新しいチャットボットを提案する。情報獲得指向対話システムでは,ドメイン内対話データなしで様々なドメインにシステム転送できるように,強化されたセルフプレイの新たな適応が採用されている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-29T19:42:25Z)
KETOD: Knowledge-Enriched Task-Oriented Dialogue [77.59814785157877]
対話システム研究における既存の研究は、主にタスク指向の対話とチャットを独立したドメインとして扱う。本研究では,タスク指向対話と知識ベースチップチャットを一つのモデルに効果的に統合する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-11T16:01:03Z)
DialogueBERT: A Self-Supervised Learning based Dialogue Pre-training Encoder [19.51263716065853]
本稿では,人気のある事前学習型言語モデルBERTに基づく新しい文脈対話エンコーダ(ダイアログBERT)を提案する。 5つの自己教師型学習事前学習課題が,対話音声の特異性を学習するために考案された。 DialogueBERTは、実シナリオで7000万の対話で事前訓練され、3つの異なる下流対話理解タスクで微調整された。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-22T01:41:28Z)
Audrey: A Personalized Open-Domain Conversational Bot [16.62342963499223]
ミシガン大学のAlexa Prize Grand Challenge 3への応募は、オープンドメインの会話型チャットボットである。 Audreyは、感情検出(Emotion Detection)や個人理解モジュール(Personal Understanding Module)といった社会的に認識されたモデルから作られている。準決勝期間中,我々は1-5Likertスケールで平均3.25の累積評価を達成した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-11T17:02:01Z)
Information Seeking in the Spirit of Learning: a Dataset for Conversational Curiosity [10.409312809724458]
我々は、ユーザが知っていることに関連する事実を提示されると、エンゲージメントが増加するという仮説をテストするウィザード・オブ・オズ・ダイアログタスクを設計する。ユーザとアシスタントが地理的話題について会話する14Kダイアログ(181K発声)を収集・リリースする。このデータセットには、既存のユーザ知識、メッセージレベルのダイアログアクション、ウィキペディアへの接地、メッセージに対するユーザ反応が注釈付けされている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-01T01:55:09Z)
Attention over Parameters for Dialogue Systems [69.48852519856331]
我々は,異なる対話スキルを個別にパラメータ化する対話システムを学び,AoP(Attention over Parameters)を通じてそれぞれを選択し,組み合わせることを学ぶ。実験の結果,MultiWOZ,In-Car Assistant,Persona-Chatの複合データセット上での競合性能が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-07T03:10:42Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。