将事实信息与社交内容无缝整合至说服性对话
计算与语言
2022-09-26 v3 人工智能
计算机与社会
摘要
说服等复杂对话场景涉及态度或行为的沟通改变，因此即便与话题不直接相关，也需要回应用户的视角。在本工作中，我们贡献了一个新颖的模块化对话系统框架，可将事实信息与社交内容无缝整合进说服性对话。我们的框架可推广至任何兼具社交与任务内容的对话任务。我们开展了一项研究，将用户对我们框架的评价与基线端到端生成模型进行比较。我们发现，相较于未显式处理社交内容或事实问题的端到端模型，我们的框架在所有维度（包括能力与友好度）上均获得更有利的评价。
引用
@article{arxiv.2203.07657,
title = {Seamlessly Integrating Factual Information and Social Content with Persuasive Dialogue},
author = {Maximillian Chen and Weiyan Shi and Feifan Yan and Ryan Hou and Jingwen Zhang and Saurav Sahay and Zhou Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.07657},
year = {2022}
}
备注
To appear in Proceedings of AACL-IJCNLP 2022; 16 pages, 4 figures, 7 tables