JDDC 2.0 语料库：面向电子商务客服的大规模多模态多轮中文对话数据集
计算与语言
2021-09-28 v1
摘要
随着互联网的发展，越来越多的人习惯于在线购物。在与客服沟通时，用户可能通过文本、图像和视频表达他们的需求，这促使自动客服系统需要理解这些多模态信息。图像通常作为产品型号的区分因素或产品故障的指示，在电子商务场景中扮演着重要角色。另一方面，图像提供的详细信息有限，通常客服系统在没有输入文本的情况下无法理解用户的意图。因此，弥合图像与文本之间的差距对于多模态对话任务至关重要。为了解决这个问题，我们构建了 JDDC 2.0，这是一个从主流中国电子商务平台 (JD.com) 收集的大规模多模态多轮对话数据集，包含约 24.6 万个对话会话、300 万条话语和 50.7 万张图像，以及产品知识库和图像类别标注。我们展示了基于该数据集参加 JDDC 多模态对话挑战赛的前 5 名团队的解决方案，这为多模态对话任务的进一步研究提供了有价值的见解。
引用
@article{arxiv.2109.12913,
title = {The JDDC 2.0 Corpus: A Large-Scale Multimodal Multi-Turn Chinese Dialogue Dataset for E-commerce Customer Service},
author = {Nan Zhao and Haoran Li and Youzheng Wu and Xiaodong He and Bowen Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.12913},
year = {2021}
}