Athena 2.0: Discourse and User Modeling in Open Domain Dialogue

要約

会話エージェントは常に人気が高まっており、多くの人が毎日会話エージェントと接しています。多くの会話エージェントは個人アシスタントとして機能するが、その目的は様々である。銀行のカスタマーサポートや予約など、タスク指向のものもある。また、共感的で、ユーザーと感情的なつながりを形成するように設計されているものもある。アレクサ・プライズ・チャレンジは、ユーザーが興味を持つような様々な話題について、首尾一貫した会話をすることができるソーシャルボットを作成することを目的としている。ここでは、アマゾンのソーシャルボット・グランドチャレンジ4のためのUCSCの会話エージェントであるAthena 2.0について説明する。Athena 2.0は、Athenaが対話に導入するエンティティリンクを追跡し、名前付きエンティティの認識とリンク、および共参照解決を制約するためにそれらを使用する、新しい知識に基づいた談話モデルを利用する。Athena 2.0はまた、トピック選択と会話の他の側面を個々のユーザーにパーソナライズするためのユーザーモデルに依存している。

要約(オリジナル)

Conversational agents are consistently growing in popularity and many people interact with them every day. While many conversational agents act as personal assistants, they can have many different goals. Some are task-oriented, such as providing customer support for a bank or making a reservation. Others are designed to be empathetic and to form emotional connections with the user. The Alexa Prize Challenge aims to create a socialbot, which allows the user to engage in coherent conversations, on a range of popular topics that will interest the user. Here we describe Athena 2.0, UCSC’s conversational agent for Amazon’s Socialbot Grand Challenge 4. Athena 2.0 utilizes a novel knowledge-grounded discourse model that tracks the entity links that Athena introduces into the dialogue, and uses them to constrain named-entity recognition and linking, and coreference resolution. Athena 2.0 also relies on a user model to personalize topic selection and other aspects of the conversation to individual users.

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