論文の概要: Stephanie: Step-by-Step Dialogues for Mimicking Human Interactions in Social Conversations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04093v2
• Date: Fri, 12 Jul 2024 09:15:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 04:08:24.005118
• Title: Stephanie: Step-by-Step Dialogues for Mimicking Human Interactions in Social Conversations
• Title（参考訳）: Stephanie: 社会会話におけるヒューマンインタラクションの軽減のためのステップバイステップ対話
• Authors: Hao Yang, Hongyuan Lu, Xinhua Zeng, Yang Liu, Xiang Zhang, Haoran Yang, Yumeng Zhang, Shan Huang, Yiran Wei, Wai Lam,
• Abstract要約: 本研究では,人間の会話の動的な性質を模倣する新しいテキストbf-by-Step Dialogue Paradigm (Stephanie)を提案する。 デュアルラーニング戦略と,さらに分割した後編集手法を用いて,高品質なステップバイステップ対話データセットを作成した。 従来の単段階対話のパラダイムと比較して,その効果を評価するために,自動評価と人的評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.698517967337885
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the rapidly evolving field of natural language processing, dialogue systems primarily employ a single-step dialogue paradigm. Although this paradigm is efficient, it lacks the depth and fluidity of human interactions and does not appear natural. We introduce a novel \textbf{Step}-by-Step Dialogue Paradigm (Stephanie), designed to mimic the ongoing dynamic nature of human conversations. By employing a dual learning strategy and a further-split post-editing method, we generated and utilized a high-quality step-by-step dialogue dataset to fine-tune existing large language models, enabling them to perform step-by-step dialogues. We thoroughly present Stephanie. Tailored automatic and human evaluations are conducted to assess its effectiveness compared to the traditional single-step dialogue paradigm. We will release code, Stephanie datasets, and Stephanie LLMs to facilitate the future of chatbot eras.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理の分野では、対話システムは1段階の対話パラダイムを主に採用している。 このパラダイムは効率的だが、人間の相互作用の深さと流動性が欠如しており、自然に見えない。 本稿では,人間の会話のダイナミックな性質を模倣した,新しい『textbf{Step}-by-Step Dialogue Paradigm』(ステファニー)を紹介する。 デュアルラーニング戦略と,さらに分割した後編集手法を用いることで,既存の大規模言語モデルの微調整に高品質なステップバイステップ対話データセットを作成,活用し,ステップバイステップ対話を可能にする。 私たちはステファニーを徹底的に紹介する。 従来の単段階対話のパラダイムと比較して,その効果を評価するために,自動評価と人的評価を行った。 チャットボットの未来を促進するために、コード、Stephanieデータセット、Stephanie LLMをリリースします。

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