論文の概要: Mixed-Session Conversation with Egocentric Memory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02503v1
• Date: Thu, 3 Oct 2024 14:06:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 02:51:33.670843
• Title: Mixed-Session Conversation with Egocentric Memory
• Title（参考訳）: エゴセントリックメモリを用いた混合セッション会話
• Authors: Jihyoung Jang, Taeyoung Kim, Hyounghun Kim,
• Abstract要約: 現在の対話システムは、複数のパートナーを含む動的、連続的、長期的相互作用を複製することができない。 マルチセッション対話システムであるMixed-Session Conversationを導入する。 Egocentric Enhanced Mixed-Session Conversation Agent (EMMA) と呼ばれる新しいメモリ管理機構を備えた対話モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.51807813140613
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently introduced dialogue systems have demonstrated high usability. However, they still fall short of reflecting real-world conversation scenarios. Current dialogue systems exhibit an inability to replicate the dynamic, continuous, long-term interactions involving multiple partners. This shortfall arises because there have been limited efforts to account for both aspects of real-world dialogues: deeply layered interactions over the long-term dialogue and widely expanded conversation networks involving multiple participants. As the effort to incorporate these aspects combined, we introduce Mixed-Session Conversation, a dialogue system designed to construct conversations with various partners in a multi-session dialogue setup. We propose a new dataset called MiSC to implement this system. The dialogue episodes of MiSC consist of 6 consecutive sessions, with four speakers (one main speaker and three partners) appearing in each episode. Also, we propose a new dialogue model with a novel memory management mechanism, called Egocentric Memory Enhanced Mixed-Session Conversation Agent (EMMA). EMMA collects and retains memories from the main speaker's perspective during conversations with partners, enabling seamless continuity in subsequent interactions. Extensive human evaluations validate that the dialogues in MiSC demonstrate a seamless conversational flow, even when conversation partners change in each session. EMMA trained with MiSC is also evaluated to maintain high memorability without contradiction throughout the entire conversation.
• Abstract（参考訳）: 近年,対話システムのユーザビリティが向上している。 しかし、現実の会話のシナリオを反映してはいない。 現在の対話システムは、複数のパートナーを含む動的、連続的、長期的相互作用を複製することができない。 この欠点は、長期対話における深い階層化相互作用と、複数の参加者を含む広範囲な会話ネットワークという、現実世界の対話の両側面を考慮しようとする努力が限られていることから生じる。 これらの側面を統合するために,多セッション対話システムであるMixed-Session Conversationを導入する。 このシステムを実装するために、MISCと呼ばれる新しいデータセットを提案する。 MiSCの対話エピソードは6つの連続セッションで構成され、各エピソードには4人のスピーカー(1人のメインスピーカー、3人のパートナー)が登場する。 また,新たなメモリ管理機構を備えた対話モデルであるEgocentric Memory Enhanced Mixed-Session Conversation Agent (EMMA)を提案する。 EMMAは、パートナーとの会話中にメインスピーカーの視点から記憶を収集し、保持し、その後の対話においてシームレスな連続を可能にする。 会話相手が各セッションで変化しても,MISCの対話はシームレスに会話の流れを示す。 MiSCで訓練したEMMAは、会話全体を通して矛盾なく高い記憶力を維持するために評価される。

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