基于人格的对话式 AI：现状与挑战
计算与语言
2025-03-25 v1 人工智能
机器学习
摘要
对话式 AI 已成为机器学习日益突出且实用的应用。然而，现有对话式 AI 技术仍受各种局限。其中一个局限是缺乏完善的方法来融入辅助信息，以帮助模型更好地理解对话上下文。在本文中，我们探讨基于人格的信息如何有助于提升对话中回复生成的质量。首先，我们提供文献综述，聚焦于当前利用人格信息的先进方法。我们在 NeurIPS ConvAI2 基准数据集上评估两种强基线方法：Ranking Profile Memory Network 与 Poly-Encoder。我们的分析阐明了将人格信息融入对话系统的重要性。此外，我们的研究强调了当前先进方法的若干局限，并概述了推进个性化对话式 AI 技术的挑战与未来研究方向。
引用
@article{arxiv.2212.03699,
title = {Persona-Based Conversational AI: State of the Art and Challenges},
author = {Junfeng Liu and Christopher Symons and Ranga Raju Vatsavai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.03699},
year = {2025}
}
备注
2022 International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW)