Topical-Chat：面向知识增强的开放域对话
计算与语言
2023-08-24 v1 人工智能
摘要
构建能够与人类进行深入、引人入胜的开放域对话的社交机器人是人工智能（AI）的重大挑战之一。为此，机器人在与拥有自身世界知识的人类对话时，需要能够有效利用跨越多个领域的世界知识。现有的知识增强对话数据集主要风格化地赋予对话双方明确角色，且未探索对话中主题覆盖的深度与广度及转换。我们提出 Topical-Chat，一个知识增强的人-人对话数据集，其底层知识涵盖 8 个广泛主题，且对话双方无明确角色定义，以助力开放域对话 AI 的进一步研究。我们还在 Topical-Chat 上训练了多个最先进的编码器-解码器对话模型，并进行了自动化与人工评估以作基准测试。
引用
@article{arxiv.2308.11995,
title = {Topical-Chat: Towards Knowledge-Grounded Open-Domain Conversations},
author = {Karthik Gopalakrishnan and Behnam Hedayatnia and Qinlang Chen and Anna Gottardi and Sanjeev Kwatra and Anu Venkatesh and Raefer Gabriel and Dilek Hakkani-Tur},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.11995},
year = {2023}
}
备注
arXiving an old paper accepted at INTERSPEECH 2019