論文の概要: SDialog: A Python Toolkit for Synthetic Dialogue Generation and Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.10622v1
• Date: Thu, 12 Jun 2025 12:07:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 15:37:22.716287
• Title: SDialog: A Python Toolkit for Synthetic Dialogue Generation and Analysis
• Title（参考訳）: SDialog: 合成対話生成と分析のためのPythonツールキット
• Authors: Sergio Burdisso, Esaú Villatoro-Tello, Petr Motlicek,
• Abstract要約: SDialogは、合成対話生成と解析の課題に対処するために設計された、モジュール化された現実的なPythonツールキットである。 命令調整された大規模言語モデル(LLM)を活用することで、SDialogはペルソナ、オーケストレーション、シナリオ管理の抽象化を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7919810878571298
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The advancement of conversational AI systems relies on the availability of high-quality, flexible, and reproducible synthetic dialogues for training, evaluation, and benchmarking. SDialog is a modular, extensible Python toolkit designed to address the challenges of synthetic dialogue generation and analysis. By leveraging instruction-tuned Large Language Models (LLMs), SDialog provides abstractions for personas, orchestration, and scenario management, enabling the creation of realistic, diverse, and controllable conversational data for research and development. SDialog supports workflows such as multi-agent simulation and scenario-driven generation, and represents a step forward in the standardization of tools and frameworks for synthetic data generation, a crucial advancement for ensuring reproducibility in today's fast-evolving research landscape.
• Abstract（参考訳）: 会話型AIシステムの進歩は、トレーニング、評価、ベンチマークのための高品質で柔軟な、再現可能な合成対話の可用性に依存している。 SDialogは、合成対話生成と解析の課題に対処するために設計された、モジュラーで拡張可能なPythonツールキットである。 命令調整された大規模言語モデル(LLM)を活用することで、SDialogはペルソナ、オーケストレーション、シナリオ管理の抽象化を提供し、研究開発のために現実的で多様な、制御可能な会話データを作成することができる。 SDialogはマルチエージェントシミュレーションやシナリオ駆動生成などのワークフローをサポートし、今日の急速に進化する研究の状況において再現性を確保するための重要な進歩である、合成データ生成のためのツールとフレームワークの標準化の一歩である。

関連論文リスト

• SpeechDialogueFactory: Generating High-Quality Speech Dialogue Data to Accelerate Your Speech-LLM Development [42.598003881584816]
  自然言語対話を効率的に生成するための生産対応フレームワークであるtextscSpeechDialogueFactory を紹介する。 提案手法では,メタデータ生成,対話スクリプティング,パラ言語に富んだ発話シミュレーション,音声クローニングによる自然な音声合成を含む包括的パイプラインを用いる。 私たちはオープンソースツールキットとして、サンプルデータセットを英語と中国語で公開しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-31T08:52:21Z)
• ToolFlow: Boosting LLM Tool-Calling Through Natural and Coherent Dialogue Synthesis [80.34000499166648]
  より関連性の高いツールの組み合わせをサンプリングするためのグラフベースのサンプリング戦略と、コヒーレントな対話の合成を導く計画を作成するための計画生成戦略を提案する。 ツールフローで生成した8000の合成対話を用いてLLaMA-3.1-8BにSFTを適用した。 その結果,GPT-4に匹敵するツールコール性能が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-24T05:45:04Z)
• DiaSynth: Synthetic Dialogue Generation Framework for Low Resource Dialogue Applications [18.378069426713]
  既存の研究は、対話システムの訓練に十分なスケールが欠けている一般またはニッチなデータセットによって制約されている。 本稿では,高品質で文脈的にリッチな対話を生成可能な合成対話生成フレームワークであるDia Synthを紹介する。 我々は,異なるLLMを用いて合成データを生成し,DialogSum とSAMSum を例に挙げて実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-25T07:03:31Z)
• Simulating Task-Oriented Dialogues with State Transition Graphs and Large Language Models [16.94819621353007]
  SynTODは、エンドツーエンドのタスク指向対話(TOD)システムを開発するための新しい合成データ生成手法である。 大規模言語モデルを用いたランダムウォークと応答シミュレーションにより多様な構造化された会話を生成する。 実験では,グラフ誘導応答シミュレーションを用いて意図分類,スロット充填,応答関連性を大幅に改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-23T06:23:34Z)
• Stabilized In-Context Learning with Pre-trained Language Models for Few Shot Dialogue State Tracking [57.92608483099916]
  大規模事前学習言語モデル(PLM)は、多くのNLPタスクにまたがる優れた性能を示している。 対話状態追跡(DST)のようなより複雑なタスクでは、望ましい意図を確実に伝達するプロンプトを設計するのは簡単ではない。 対話文の長さを制限するためのサリエンシモデルを導入し、クエリ毎に多くの例を含めることができます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-12T15:05:10Z)
• GODEL: Large-Scale Pre-Training for Goal-Directed Dialog [119.1397031992088]
  ダイアログのための大規模事前学習言語モデルであるGODELを紹介する。 GODELは、数ショットの微調整設定で、最先端の事前訓練ダイアログモデルより優れていることを示す。 評価手法の新たな特徴は,応答の有用性を評価するユーティリティの概念の導入である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-22T18:19:32Z)
• DialogVED: A Pre-trained Latent Variable Encoder-Decoder Model for Dialog Response Generation [80.45816053153722]
  DialogVEDは、拡張エンコーダデコーダ事前トレーニングフレームワークに連続潜伏変数を導入し、応答の関連性と多様性を高める。 我々は,PersonaChat,DailyDialog,DSTC7-AVSDベンチマークを用いて応答生成実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-27T16:18:15Z)
• Variational Hierarchical Dialog Autoencoder for Dialog State Tracking Data Augmentation [59.174903564894954]
  本研究では,この手法を,ゴール指向対話のための対話状態追跡タスクに拡張する。 目的指向ダイアログの完全な側面をモデル化するための変分階層型ダイアログオートエンコーダ(VHDA)を提案する。 各種ダイアログデータセットを用いた実験により、生成データ拡張による下流ダイアログトラッカーのロバスト性の向上が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-23T15:34:56Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。