A Summarized History-based Dialogue System for Amnesia-Free Prompt Updates

要約

今日の社会では、情報過多により最適な推奨事項を提供することが困難になっています。
このため、対話を通じて必要な情報を見極め、提供する対話システムの重要性がますます認識されています。
ただし、既存の対話システムは事前トレーニングされたモデルに依存しており、リアルタイムまたは不十分な情報に対処するための支援が必要であるという懸念もあります。
これらの懸念に対処するために、対話ロボットに不足している情報を追加できるモデルが提案されています。
しかし、新しいデータを統合しながら、以前の会話履歴の整合性を維持することは依然として困難な課題です。
本稿では、新たな情報が追加されても過去の会話履歴を保持し、ユーザ特有の特徴を記憶する新しい対話ロボットシステムを紹介する。

要約(オリジナル)

In today’s society, information overload presents challenges in providing optimal recommendations. Consequently, the importance of dialogue systems that can discern and provide the necessary information through dialogue is increasingly recognized. However, some concerns existing dialogue systems rely on pre-trained models and need help to cope with real-time or insufficient information. To address these concerns, models that allow the addition of missing information to dialogue robots are being proposed. Yet, maintaining the integrity of previous conversation history while integrating new data remains a formidable challenge. This paper presents a novel system for dialogue robots designed to remember user-specific characteristics by retaining past conversation history even as new information is added.

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