PeaCoK: Persona Commonsense Knowledge for Consistent and Engaging Narratives

要約

タイトル：PeaCoK：一貫性のあるエンゲージングなストーリーのためのパーソナ常識知識

要約：一貫性とエンゲージングなストーリーを持続させるには、対話エージェントまたはストーリーテリングエージェントが話者または聴衆のパーソナをどのように生み出すかを理解する必要があります。具体的には、これらのエージェントは、自分たちのリスナーのパーソナを推測して、リスナーの興味に合った発言を生成する必要があります。彼らはまた、自分自身の一貫した話者パーソナを維持して学習する必要があります。これにより、彼らの相手は現実的な会話またはストーリーに巻き込まれることができます。しかし、パーソナは多様で複雑です。彼らは大量の豊かに連携した世界知識を含み、一般的なナラティブシステムで堅牢に表現することが困難です（たとえば、シンガーは歌が上手で、コンセルバトワーに通った可能性があります）。この作業では、私たちは、約10万件の人間によって検証されたパーソナ事実を含む新しい大規模なパーソナ常識知識グラフであるPeaCoKを構築しました。私たちの知識グラフは、人類の対話行動に関する以前の研究で特定された5つのパーソナ知識次元を概念化し、このスキーマの事実を既存の常識知識グラフと大規模な事前トレーニング言語モデルから抽出しています。私たちの分析によれば、PeaCoKには、派生システムがより一貫してエンゲージングなストーリーを生成するのに役立つ豊富で正確な世界のパーソナ推論が含まれています。

要約(オリジナル)

Sustaining coherent and engaging narratives requires dialogue or storytelling agents to understand how the personas of speakers or listeners ground the narrative. Specifically, these agents must infer personas of their listeners to produce statements that cater to their interests. They must also learn to maintain consistent speaker personas for themselves throughout the narrative, so that their counterparts feel involved in a realistic conversation or story. However, personas are diverse and complex: they entail large quantities of rich interconnected world knowledge that is challenging to robustly represent in general narrative systems (e.g., a singer is good at singing, and may have attended conservatoire). In this work, we construct a new large-scale persona commonsense knowledge graph, PeaCoK, containing ~100K human-validated persona facts. Our knowledge graph schematizes five dimensions of persona knowledge identified in previous studies of human interactive behaviours, and distils facts in this schema from both existing commonsense knowledge graphs and large-scale pretrained language models. Our analysis indicates that PeaCoK contains rich and precise world persona inferences that help downstream systems generate more consistent and engaging narratives.

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