論文の概要: Personalized Topic Selection Model for Topic-Grounded Dialogue
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01988v1
- Date: Tue, 4 Jun 2024 06:09:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-05 17:50:34.151503
- Title: Personalized Topic Selection Model for Topic-Grounded Dialogue
- Title（参考訳）: トピックグラウンド対話のためのパーソナライズされたトピック選択モデル
- Authors: Shixuan Fan, Wei Wei, Xiaofei Wen, Xianling Mao, Jixiong Chen, Dangyang Chen,
- Abstract要約: 現在のモデルは、ユーザに興味がなく、文脈的に無関係なトピックを予測する傾向があります。
我々はtextbfTopic-grounded textbfDialogue のための textbfPersonalized topic stextbfElection model を提案する。
提案手法は,多種多様な応答を生成でき,最先端のベースラインを達成できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.74527189182273
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, the topic-grounded dialogue (TGD) system has become increasingly popular as its powerful capability to actively guide users to accomplish specific tasks through topic-guided conversations. Most existing works utilize side information (\eg topics or personas) in isolation to enhance the topic selection ability. However, due to disregarding the noise within these auxiliary information sources and their mutual influence, current models tend to predict user-uninteresting and contextually irrelevant topics. To build user-engaging and coherent dialogue agent, we propose a \textbf{P}ersonalized topic s\textbf{E}lection model for \textbf{T}opic-grounded \textbf{D}ialogue, named \textbf{PETD}, which takes account of the interaction of side information to selectively aggregate such information for more accurately predicting subsequent topics. Specifically, we evaluate the correlation between global topics and personas and selectively incorporate the global topics aligned with user personas. Furthermore, we propose a contrastive learning based persona selector to filter out irrelevant personas under the constraint of lacking pertinent persona annotations. Throughout the selection and generation, diverse relevant side information is considered. Extensive experiments demonstrate that our proposed method can generate engaging and diverse responses, outperforming state-of-the-art baselines across various evaluation metrics.
- Abstract（参考訳）: 近年,トピック・グラウンドド・ダイアログ(TGD)システムは,トピック・グラウンドド・会話を通じてユーザに対して,特定のタスクを積極的に指導する能力として人気が高まっている。
既存の作業の多くは、トピック選択能力を高めるために、サイド情報(トピックやペルソナ)を分離して利用しています。
しかし、これらの補助情報ソース内のノイズや相互影響を無視するため、現在のモデルは、ユーザ不関心や文脈的に無関係なトピックを予測しがちである。
ユーザエンゲージメントとコヒーレントな対話エージェントを構築するために,ユーザエンハンスメントとコヒーレントな対話エージェントを構築するために,擬人化トピック s\textbf{E} レクレーションモデルを提案する。
具体的には,グローバルトピックとペルソナの相関性を評価し,ユーザペルソナに合わせたグローバルトピックを選択的に取り入れる。
さらに、関連するペルソナアノテーションを欠く制約の下で、無関係なペルソナをフィルタリングする対照的な学習に基づくペルソナセレクタを提案する。
選択と生成を通じて、多様な関連側情報を考察する。
大規模実験により,提案手法は多種多様な応答を生成できることを示す。
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