論文の概要: Recent Trends in Personalized Dialogue Generation: A Review of Datasets, Methodologies, and Evaluations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17974v1
- Date: Tue, 28 May 2024 09:04:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-29 19:28:09.167613
- Title: Recent Trends in Personalized Dialogue Generation: A Review of Datasets, Methodologies, and Evaluations
- Title（参考訳）: パーソナライズダイアログ生成の最近の動向:データセット,方法論,評価の概観
- Authors: Yi-Pei Chen, Noriki Nishida, Hideki Nakayama, Yuji Matsumoto,
- Abstract要約: 本稿では,近年の対話生成のパーソナライズ化の状況について調査する。
22のデータセットをカバーし、ベンチマークデータセットと、追加機能に富んだ新しいデータセットを強調します。
2021年から2023年の間、トップカンファレンスから17のセミナー作品を分析し、5つの異なるタイプの問題を識別する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.115319934091282
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Enhancing user engagement through personalization in conversational agents has gained significance, especially with the advent of large language models that generate fluent responses. Personalized dialogue generation, however, is multifaceted and varies in its definition -- ranging from instilling a persona in the agent to capturing users' explicit and implicit cues. This paper seeks to systemically survey the recent landscape of personalized dialogue generation, including the datasets employed, methodologies developed, and evaluation metrics applied. Covering 22 datasets, we highlight benchmark datasets and newer ones enriched with additional features. We further analyze 17 seminal works from top conferences between 2021-2023 and identify five distinct types of problems. We also shed light on recent progress by LLMs in personalized dialogue generation. Our evaluation section offers a comprehensive summary of assessment facets and metrics utilized in these works. In conclusion, we discuss prevailing challenges and envision prospect directions for future research in personalized dialogue generation.
- Abstract（参考訳）: 対話エージェントにおけるパーソナライズによるユーザエンゲージメントの強化は,特に流動的な応答を生成する大規模言語モデルの出現によって重要になった。
しかし、パーソナライズされた対話生成は多面的であり、その定義は、エージェントにペルソナを注入することから、ユーザの明示的で暗黙的な手がかりをキャプチャすることまで様々である。
本稿では, 個人化された対話生成の最近の状況について, 採用したデータセット, 開発手法, 適用した評価指標などについて, 体系的に調査することを目的とする。
22のデータセットをカバーし、ベンチマークデータセットと、追加機能に富んだ新しいデータセットを強調します。
さらに,2021～2023年の最上位会議から17のセミナー作品を分析し,5種類の問題を同定した。
また、パーソナライズされた対話生成におけるLLMの最近の進歩についても光を当てた。
評価セクションでは、これらの研究で利用される評価ファセットとメトリクスの包括的概要について紹介する。
結論として,パーソナライズされた対話生成における課題と今後の研究の方向性について論じる。
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