지속되는 인물 설정
일반적인 잡담 모델은 구체성이 부족하거나 화자의 성격이 일관되지 않을 수 있다. 이 연구는 여러 문장으로 표현한 프로필을 대화의 조건으로 제공해 이런 문제를 다뤘다.
역할을 맡은 사람의 대화
크라우드 작업자를 두 명씩 연결하고 각각 다른 프로필을 무작위로 배정했다. 작업자는 주어진 인물 역할을 유지하며 자연스럽게 대화하고 상대를 알아 가도록 요청받았다.
표현을 바꾼 프로필
각 프로필은 최소 다섯 문장으로 구성된다. 단순히 같은 단어를 찾는 방식에 기대지 않도록 재표현과 일반화 및 구체화 등을 거친 프로필도 추가해 평가 조건을 마련했다.
자신과 상대의 정보
모델은 자신의 설정뿐 아니라 상대에 관한 정보도 활용하도록 학습한다. 연구는 다음 발화 예측에서 생성 모델과 응답 순위 모델을 비교하고, 대화에서 상대의 프로필을 예측하는 문제도 살폈다.
관련 문서
DailyDialog / Frames 대화 데이터셋 / Ubuntu 대화 코퍼스 / MultiWOZ / 언어 모델 / 자연어 처리