TOAD: Task-Oriented Automatic Dialogs with Diverse Response Styles

📄 arXiv: 2402.10137v3 📥 PDF

作者: Yinhong Liu, Yimai Fang, David Vandyke, Nigel Collier

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-15 (更新: 2024-06-06)

备注: Accepted by ACL 2024

💡 一句话要点

提出TOAD以解决任务导向对话数据生成的挑战

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 任务导向对话 自动生成 对话系统 响应风格 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的任务导向对话数据生成方法面临高成本和低效率的问题，限制了其应用范围。
  2. 本文提出TOAD数据集及其自动生成管道，以模拟真实应用场景并提供多样化的响应风格。
  3. 实验结果表明，生成冗长响应或不进行用户表达镜像的任务更具挑战性，展示了TOAD的有效性。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）的进步，下一代虚拟助手在自然性和适应性方面的期望不断提高。然而，任务导向对话（TOD）高质量标注数据的创建被认为是缓慢且成本高昂的。为了解决这些挑战，本文提出了任务导向自动对话（TOAD），这是一个新颖且可扩展的TOD数据集及其自动生成管道。TOAD数据集模拟了真实的应用上下文交互，并提供多种系统响应风格选项。研究考虑了系统响应风格的两个方面：冗长程度和用户表达的镜像。通过在两个响应生成任务上对TOAD进行基准测试，结果表明，建模更冗长的响应或不进行用户表达镜像的响应更具挑战性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决任务导向对话（TOD）中高质量标注数据生成的效率低下和成本高昂的问题。现有方法在生成多样化和自然的对话响应方面存在明显不足。

核心思路：TOAD通过自动生成管道创建一个可扩展的对话数据集，模拟真实的应用场景，并提供多种响应风格选项，以提高对话系统的自然性和适应性。

技术框架：TOAD的整体架构包括数据生成模块、响应风格选择模块和评估模块。数据生成模块负责生成对话数据，响应风格选择模块则根据冗长程度和用户表达镜像进行响应风格的多样化。

关键创新：TOAD的主要创新在于其能够自动生成多样化的任务导向对话数据，并考虑用户表达的镜像和冗长程度，这在现有方法中是较少涉及的。

关键设计：在设计上，TOAD设置了不同的冗长程度参数，并采用了特定的损失函数来优化响应的自然性和多样性，同时在网络结构上进行了针对性调整，以适应不同的响应风格需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在TOAD数据集上，生成冗长响应的任务比生成简短响应更具挑战性，且不进行用户表达镜像的响应生成难度更大。这些发现为未来对话系统的设计提供了重要的参考。

🎯 应用场景

TOAD的研究成果可广泛应用于虚拟助手、客服机器人和智能对话系统等领域。通过提供高质量的对话数据，TOAD能够提升这些系统的自然交互能力和用户体验，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

In light of recent advances in large language models (LLMs), the expectations for the next generation of virtual assistants include enhanced naturalness and adaptability across diverse usage scenarios. However, the creation of high-quality annotated data for Task-Oriented Dialog (TOD) is recognized to be slow and costly. To address these challenges, we introduce Task-Oriented Automatic Dialogs (TOAD), a novel and scalable TOD dataset along with its automatic generation pipeline. The TOAD dataset simulates realistic app context interaction and provide a variety of system response style options. Two aspects of system response styles are considered, verbosity level and users' expression mirroring. We benchmark TOAD on two response generation tasks, and the results show that modeling more verbose responses or responses without user expression mirroring is more challenging.