PRODIGy: a PROfile-based DIalogue Generation dataset
作者: Daniela Occhipinti, Serra Sinem Tekiroglu, Marco Guerini
分类: cs.CL
发布日期: 2023-11-09 (更新: 2024-08-27)
💡 一句话要点
提出基于个人档案的对话生成数据集以提升对话一致性
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 对话生成 个人档案 生成模型 自然语言处理 一致性 隐私保护
📋 核心要点
- 现有的基于档案的对话数据集要么简单要么难以收集，限制了对话代理的性能。
- 提出一个统一框架，将显式和隐式档案表示结合，创建一个新的对话生成数据集。
- 实验结果显示，基于档案的模型在对话生成中表现出更好的泛化能力和一致性。
📝 摘要（中文）
为对话代理提供个人档案表示可以提高其一致性和连贯性，从而改善对话质量。然而，现有的基于档案的对话数据集要么包含简单的显式档案表示，要么包含难以收集的隐式表示。本文提出了一个统一框架，将标准和更复杂的档案表示结合起来，创建了一个新资源，其中每个对话都与所有可能的说话者表示（如沟通风格、传记和个性）对齐。该框架允许测试使用生成语言模型构建的多个基线，结果表明，基于档案的模型在领域内和跨领域设置中均具有更好的泛化能力。人类评估显示，对话生成的一致性更受欢迎。为了解决隐私问题，所有实验在两种配置下进行：角色间和角色内。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有基于档案的对话数据集在表示复杂性和收集难度上的不足，限制了对话代理的训练效果。
核心思路：通过创建一个统一框架，将标准的显式档案表示与更复杂的隐式表示结合，提供多样化的说话者特征，从而提升对话生成的质量和一致性。
技术框架：该框架包括多个模块，首先是档案表示的构建，其次是与对话内容的对齐，最后是使用生成语言模型进行训练和评估。
关键创新：最重要的创新在于将多种档案表示形式整合到一个统一的数据集中，使得对话生成模型能够更好地理解和利用说话者的个性和背景信息。
关键设计：在实验中，采用了不同的档案配置进行模型训练，使用了特定的损失函数来优化生成质量，并通过人类评估验证生成内容的一致性和连贯性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，基于档案的模型在领域内和跨领域设置中均显示出更好的泛化能力，自动评估结果优于仅基于对话训练的模型。此外，人类评估显示生成内容在档案和上下文一致性方面受到明显偏好。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能客服、虚拟助手和社交机器人等，能够显著提升人机交互的自然性和用户体验。未来，随着对话系统的普及，基于个人档案的对话生成技术将成为提升对话质量的重要工具。
📄 摘要（原文）
Providing dialogue agents with a profile representation can improve their consistency and coherence, leading to better conversations. However, current profile-based dialogue datasets for training such agents contain either explicit profile representations that are simple and dialogue-specific, or implicit representations that are difficult to collect. In this work, we propose a unified framework in which we bring together both standard and more sophisticated profile representations by creating a new resource where each dialogue is aligned with all possible speaker representations such as communication style, biographies, and personality. This framework allows to test several baselines built using generative language models with several profile configurations. The automatic evaluation shows that profile-based models have better generalisation capabilities than models trained on dialogues only, both in-domain and cross-domain settings. These results are consistent for fine-tuned models and instruction-based LLMs. Additionally, human evaluation demonstrates a clear preference for generations consistent with both profile and context. Finally, to account for possible privacy concerns, all experiments are done under two configurations: inter-character and intra-character. In the former, the LM stores the information about the character in its internal representation, while in the latter, the LM does not retain any personal information but uses it only at inference time.