个性化通用聊天机器人

FAIR今年公开了一个基于Persona的聊天数据集（见论文《Personalizing Dialogue Agents: I have a dog, do you have pets too?》），并且基于此数据集举办了CONVAI2比赛。我在这里简要记录论文阅读笔记。

本文贡献了一个基于Persona的聊天数据集，致力于解决

• 聊天机器人缺乏一致性格特征
• 聊天机器人缺乏长期记忆
• 聊天机器人经常给出模糊的回应，例如I don’t know

相关工作

• 任务型Bot
  • POMDP
• 非任务型Bot
  • hand-coded
  • IR模型：依据与最近对话历史的匹配程度，对答复进行排序、提取
  • 生成式循环模型(Seq2Seq): 不依赖具体规则；源于语言模型和机器翻译，文法正确，可以生成全新的答复；但是需要大量数据，依据最近文本生成而不使用外部记忆，无法具有领域知识和一致的性格。
  • memory-augmented network
• 个性化Bot
  • 任务型Bot意识到用户Profile，调整对话
  • 使用embedding来捕获用户个体特点
    数据集
• OpenSubtitles
• Cornell Movie-Dialogue Corpus
• dialogue from web platforms such as Reddit and Twitter

这些数据集涵盖各色人等，训练得到的模型无法具有一致的性格特征，无法学着了解对话者的性格和感兴趣的话题。

PERSONA-CHAT数据集

收集三步骤
用户画像(Personas)

• 1155 personas，每个包含至少5句描述，100 personas for validation, 100 personas for test
• 关于个人的有趣的话题

修正用户画像

• 重写上述persona，使得文法更加突出性格特征，接近自然描述

基于用户画像的聊天

• 匹配两用户，为他们各指定一个人设，请他们聊天
• 10981 对话， 968 validation，1000 test

Evaluation

• 给定对话历史，预测下一句
  • 提供profile
    • 己方profile
    • 对方profile
    • 双方profile
  • 不提供profile
• perplexity: 正确序列的似然
• next utterance classification loss

Reference

Personalizing Dialogue Agents: I have a dog, do you have pets too?