SalesBot 2.0: A Human-Like Intent-Guided Chit-Chat Dataset

SalesBot 2.0: A Human-Like Intent-Guided Chit-Chat Dataset

1. **学術的背景と核心問い**
修士は、対話システムとコーパスについての最近の研究では、タスク指向型（TOD）とオープンドメイン（雑談）ダイアログの両方に重要な焦点が当てられています。ただし、以前生成されたデータは主にBlenderBotに依存しており、会話中の長いターンの自然さと一貫性について疑問が挙げられていました。この研究の核心的な問いは次の通りです：「我々はどうすれば、会話の自然さと一貫性を確保しつつ、雑談とタスク指向型ダイアログの間のギャップを徐々に埋めることができるのでしょうか？」

2. **研究目的と独自性・創造性**
この研究の目的は、大規模言語モデル（LLM）の一般的な知識を適切なプロンプトを通じて利用することで、データの改訂版であるSalesBot 2.0を構築し、雑談からタスク指向ダイアログへの移行をスムーズに行うことです。その独自性と創造性は、LLMの一般的な知識を利用することと、新たにリリースされる大規模データセット内の詳細な注釈がトピック間の滑らかな移行を示し、自然性と一貫性の観点から人間らしさを考慮に入れる点にあります。

3. **研究の着想と位置づけ**
着想は、Chiuらの最近の研究から生まれました。それはSalesBotを紹介し、雑談からタスク指向ダイアログへの一塁移行を提供するシミュレータとデータセットを提供しました。我々の研究は、その先を目指し、自然さと一貫性を追求しながらテーマ間のスムーズな移行を達成するための枠組みを提案しています。

4. **研究結果**
私たちはSalesBot 2.0を作り上げ、既存のデータを再検討しました。新たに公開された大規模なデータセットは、詳細な注釈が含まれており、話題間のスムーズな移行が可能となり、自然さと一貫性の観点から人間らしさを更に強調しています。これにより、より自然で一貫性のある会話を生成することが可能になりました。

5. **有効性の検証**
我々のフレームワークの有効性は、新たに生成したダイアログの自然さと一貫性を評価することで検証されました。また、新たに公開する大規模データセットは、学術研究や商用アプリケーションにおいて貴重なリソースと也すれます。