WHAT, WHEN, and HOW to Ground: Designing User Persona-Aware Conversational Agents for Engaging Dialogue

要約

この論文では、$\textit{WWH}$ ($\textit{WHAT}$、$\textit{WHEN}$、$\textit{HOW}$) に対処するパーソナライズされたオープンドメイン対話システムを構築する方法を紹介します。
パーソナライズされた対話応答にカジュアルな応答ターンが大量に織り込まれている、商業的な環境における自然な応答生成の問題。
提案されたアプローチには、パーソナライズされたオープンドメイン対話システムにおける $\textit{WWH}$ の課題に対処するための、重み付けデータセット ブレンディング、ネガティブ ペルソナ情報拡張手法、およびパーソナライズされた会話データセットの設計が含まれます。
私たちの取り組みは、対話の流暢さと地に足の着いた傾向のバランスを効果的に調整すると同時に、地に足の着いた応答の制御性と説明可能性を向上させるために応答タイプのラベルを導入しています。
これらの方法を組み合わせると、客観的な評価だけでなく人間の主観的な評価からも明らかなように、より流暢な会話が可能になります。

要約(オリジナル)

This paper presents a method for building a personalized open-domain dialogue system to address the $\textit{WWH}$ ($\textit{WHAT}$, $\textit{WHEN}$, and $\textit{HOW}$) problem for natural response generation in a commercial setting, where personalized dialogue responses are heavily interleaved with casual response turns. The proposed approach involves weighted dataset blending, negative persona information augmentation methods, and the design of personalized conversation datasets to address the challenges of $\textit{WWH}$ in personalized, open-domain dialogue systems. Our work effectively balances dialogue fluency and tendency to ground, while also introducing a response-type label to improve the controllability and explainability of the grounded responses. The combination of these methods leads to more fluent conversations, as evidenced by subjective human evaluations as well as objective evaluations.

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