Commonsense-augmented Memory Construction and Management in Long-term Conversations via Context-aware Persona Refinement

要約

話者のペルソナを記憶して活用することは、長期にわたる会話で応答を生成するための一般的な方法です。
しかし、人間が作成したデータセットは、応答の品質を妨げる有益でないペルソナ センテンスを提供することがよくあります。
この論文では、長期的な会話におけるこのような問題に対処するために、常識に基づいたペルソナ拡張を活用する新しいフレームワークを紹介します。
これまでの研究では、他のペルソナと矛盾するペルソナを作成しないことに焦点を当てていましたが、私たちは、設計された戦略を使用して文脈上の背景に基づいてペルソナを洗練することにより、矛盾するペルソナを豊富な話者情報を含む文章に変換することに焦点を当てています。
マルチセッション設定におけるペルソナ拡張のパイオニアとして、当社のフレームワークは、人間のようなペルソナの洗練を通じて、より良い応答の生成を促進します。
私たちの取り組みの補足ビデオは https://caffeine-15bbf.web.app/ でご覧いただけます。

要約(オリジナル)

Memorizing and utilizing speakers’ personas is a common practice for response generation in long-term conversations. Yet, human-authored datasets often provide uninformative persona sentences that hinder response quality. This paper presents a novel framework that leverages commonsense-based persona expansion to address such issues in long-term conversation. While prior work focuses on not producing personas that contradict others, we focus on transforming contradictory personas into sentences that contain rich speaker information, by refining them based on their contextual backgrounds with designed strategies. As the pioneer of persona expansion in multi-session settings, our framework facilitates better response generation via human-like persona refinement. The supplementary video of our work is available at https://caffeine-15bbf.web.app/.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google