論文の概要: Conversation Chronicles: Towards Diverse Temporal and Relational
Dynamics in Multi-Session Conversations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13420v1
- Date: Fri, 20 Oct 2023 11:06:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-23 23:14:13.928494
- Title: Conversation Chronicles: Towards Diverse Temporal and Relational
Dynamics in Multi-Session Conversations
- Title（参考訳）: 会話年代記:多段階会話における異種時間・関係ダイナミクスを目指して
- Authors: Jihyoung Jang, Minseong Boo, Hyounghun Kim
- Abstract要約: 我々は,長期会話設定を実装するために,新たに100万件の多セッション対話データセットであるConversation Chroniclesを導入する。
会話年代記の対話エピソードは、一貫性と一貫した相互作用を維持しながら、それらの特性を反映していることを示す。
また、時系列要約と対話生成モジュールで構成されるReBotと呼ばれる対話モデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.249662593315541
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the field of natural language processing, open-domain chatbots have
emerged as an important research topic. However, a major limitation of existing
open-domain chatbot research is its singular focus on short single-session
dialogue, neglecting the potential need for understanding contextual
information in multiple consecutive sessions that precede an ongoing dialogue.
Among the elements that compose the context in multi-session conversation
settings, the time intervals between sessions and the relationships between
speakers would be particularly important. Despite their importance, current
research efforts have not sufficiently addressed these dialogical components.
In this paper, we introduce a new 1M multi-session dialogue dataset, called
Conversation Chronicles, for implementing a long-term conversation setup in
which time intervals and fine-grained speaker relationships are incorporated.
Following recent works, we exploit a large language model to produce the data.
The extensive human evaluation shows that dialogue episodes in Conversation
Chronicles reflect those properties while maintaining coherent and consistent
interactions across all the sessions. We also propose a dialogue model, called
ReBot, which consists of chronological summarization and dialogue generation
modules using only around 630M parameters. When trained on Conversation
Chronicles, ReBot demonstrates long-term context understanding with a high
human engagement score.
- Abstract（参考訳）: 自然言語処理の分野では、オープンドメインチャットボットが重要な研究トピックとして登場した。
しかし、既存のオープンドメインチャットボット研究の大きな制限は、短いシングルセッション対話に焦点を絞ることであり、進行中の対話に先立つ複数のセッションでコンテキスト情報を理解する必要性を無視している。
多セッション会話における文脈を構成する要素のうち、セッション間の時間間隔と話者間の関係は特に重要である。
その重要性にもかかわらず、現在の研究はこれらの対話的要素に十分対応していない。
本稿では,時間間隔ときめ細かな話者関係を組み込んだ長期会話設定を実現するための,会話クロニクルと呼ばれる新しい1m多セッション対話データセットを提案する。
最近の研究に続いて、我々はデータを生成するために大きな言語モデルを利用する。
人間の広範な評価は、会話年代記の対話エピソードがこれらの特性を反映し、すべてのセッションを一貫した相互作用を維持していることを示している。
また,約630万のパラメータを用いた時系列要約と対話生成モジュールで構成されるReBotと呼ばれる対話モデルを提案する。
会話クロニクルでトレーニングすると、rebotは人間のエンゲージメントスコアの高い長期的なコンテキスト理解を示す。
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