För att uppnå det långsiktiga målet att maskiner ska kunna engagera människor i samtal, bör våra modeller engagera. Vi fokuserar på kommunikation baserad i bilder, där en dialog bedrivs baserat på ett givet foto, en inställning som är naturligt engagerande för människor (Hu et al., 2014). Vi samlar en stor datauppsättning av grundlade mänskliga-mänskliga samtal, där människor uppmanas att spela rollen av en viss personlighet, eftersom användningen av personlighet i konversation har också visat sig vara engagerande (Shuster et al., 2018). Vår datauppsättning, ImageChat, består av 202k dialoger och 401k uttalanden över 202k bilder med hjälp av 215 möjliga personlighetsdrag. Vi utformar sedan en uppsättning naturliga arkitekturer med hjälp av toppmoderna bild- och textrepresentationer, med tanke på olika sätt att sammanfoga komponenterna. Automatiska mått och mänskliga utvärderingar visar effektiviteten av tillvägagångssätt, i synnerhet där vår bäst presterande modell är att föredra framför mänskliga konversalister 47,7% av tiden.
REF har samlat in en grundad konversationsdatauppsättning med 202k dialogrutor där människor uppmanas att porträttera en personlighet i insamlingsprocessen.
Engaging Image Chat: Modeling Personality in Grounded Dialogue
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}