이 연구는 과업 지향 대화(TOD) 중 사용자가 자신의 배경 이야기를 자연스럽게 추가하는 경우를 다룬다. 이는 대화의 흐름을 방해할 수 있는 문제이다.
연구진은 이러한 상황을 자동으로 생성하는 파이프라인을 제안한다. 먼저 FusedChat 데이터셋에서 사용자의 배경 이야기 부분을 추출하여 시드 상황을 만든다. 이를 바탕으로 MultiWOZ 대화에 사용자 배경 이야기와 시스템의 반응을 자동으로 생성한다.
생성된 데이터셋을 이용하여 SimpleToD 모델의 세 가지 버전을 학습시킨다. 첫 번째는 일반적인 TOD 데이터로 학습한 모델, 두 번째는 FusedChat 데이터로 학습한 모델, 세 번째는 제안된 데이터로 학습한 모델이다.
실험 결과, 제안된 데이터로 학습한 모델이 사용자의 배경 이야기를 가장 효과적으로 다루며, 과업 수행에도 우수한 성능을 보였다. 이는 사용자의 배경 이야기를 자연스럽게 반영하면서도 과업 수행을 원활하게 할 수 있음을 보여준다.
이 연구는 과업 지향 대화 시스템의 견고성을 높이기 위해 자동으로 다양한 시나리오를 생성하고 이를 활용하는 방법을 제시한다는 점에서 의의가 있다.
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