MIRACLE：面向潜在空间多个人属性控制的个性化对话生成
计算与语言
2023-10-31 v1 人工智能
摘要
个性化对话系统旨在赋予聊天机器人代理更拟人化的特质以实现类人交互。先前方法探索了使用文本描述显式用户画像建模、隐式推导用户嵌入，或利用针对类 ChatGPT 模型的手工提示。然而，文本人物设定在描述多面属性（例如语言风格、内在性格细微差别）方面存在局限，隐式嵌入面临个性稀疏问题，而手工提示缺乏细粒度与稳定的可控性。因此，这些方法可能难以应对需要生成具有多个个人属性的可控响应的复杂个性化对话生成任务。为此，我们提出 MIRACLE，一种通过潜在空间能量模型中多个人属性控制实现的新颖个性化对话生成方法。具体而言，我们的方法首先将复杂个性解耦为多面属性。随后，我们采用条件变分自编码器在潜在联合属性空间中对齐稠密个性化响应。我们还定制了专用能量函数并调整了常微分方程采样方法，以提供灵活的属性组合与精确属性控制。大量实验表明，MIRACLE 在个性可控性与响应生成质量上优于若干强基线。我们的数据集与代码见 https://github.com/LZY-the-boys/MIRACLE。
引用
@article{arxiv.2310.18342,
title = {MIRACLE: Towards Personalized Dialogue Generation with Latent-Space Multiple Personal Attribute Control},
author = {Zhenyi Lu and Wei Wei and Xiaoye Qu and XianLing Mao and Dangyang Chen and Jixiong Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.18342},
year = {2023}
}
备注
Accepted by EMNLP2023 findings