Data Augmentation Integrating Dialogue Flow and Style to Adapt Spoken Dialogue Systems to Low-Resource User Groups

📄 arXiv: 2408.10516v1 📥 PDF

作者: Zhiyang Qi, Michimasa Inaba

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-08-20

备注: Accepted to SIGDIAL 2024

💡 一句话要点

提出融合对话流与风格的数据增强方法，提升口语对话系统在低资源用户群体上的表现。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 数据增强 口语对话系统 低资源学习 用户风格建模 对话行为模拟

📋 核心要点

  1. 口语对话系统在数据稀缺情况下，难以适应具有独特对话风格（如未成年人）的用户群体。
  2. 利用大型语言模型提取说话人风格，预训练语言模型模拟对话历史，生成个性化对话数据。
  3. 实验验证了该数据增强框架的有效性，提升了口语对话系统在特定用户群体上的交互性能。

📝 摘要（中文）

本研究旨在解决口语对话系统(SDS)在与具有独特对话行为的用户（特别是未成年人）交互时遇到的挑战，尤其是在数据稀缺的情况下。我们提出了一种新颖的数据增强框架，以提高SDS在低资源用户群体上的性能。我们的方法利用大型语言模型(LLM)提取说话人风格，并利用预训练语言模型(PLM)模拟对话行为历史。这种方法生成了丰富且个性化的对话数据，从而促进了与独特用户群体的改进交互。广泛的实验验证了我们方法的有效性，突出了其在促进开发更具适应性和包容性的对话系统方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决口语对话系统在与特定用户群体（如未成年人）交互时，由于数据稀缺而导致的性能下降问题。现有方法难以有效捕捉和模拟这些用户群体的独特对话风格和行为，导致对话系统无法提供个性化和流畅的交互体验。

核心思路：论文的核心思路是通过数据增强来扩充训练数据，从而提升口语对话系统在低资源用户群体上的泛化能力。具体而言，该方法利用大型语言模型提取说话人风格，并利用预训练语言模型模拟对话行为历史，从而生成更具代表性和多样性的对话数据。

技术框架：该数据增强框架主要包含两个核心模块：说话人风格提取模块和对话行为历史模拟模块。说话人风格提取模块利用大型语言模型分析现有对话数据，提取不同用户群体的独特风格特征。对话行为历史模拟模块则利用预训练语言模型，根据已提取的风格特征，生成新的对话轮次，从而扩充训练数据。这两个模块协同工作，生成更丰富和个性化的对话数据。

关键创新：该方法的主要创新在于将说话人风格和对话行为历史融入到数据增强过程中。传统的数据增强方法通常只关注于对现有数据的简单变换，而忽略了用户群体的独特特征。该方法通过显式地建模和模拟说话人风格和对话行为历史，从而生成更具代表性和多样性的对话数据，有效提升了口语对话系统的性能。

关键设计：论文中使用了大型语言模型（LLM）进行说话人风格提取，具体使用的LLM类型和训练方式未知。预训练语言模型（PLM）用于模拟对话行为历史，具体使用的PLM类型和训练方式也未知。论文中可能还涉及到一些超参数的设置，例如LLM和PLM的学习率、生成对话数据的数量等，但具体数值未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了所提出的数据增强方法的有效性，但具体的性能数据、对比基线和提升幅度未知。摘要中提到“广泛的实验验证了我们方法的有效性”，表明该方法在一定程度上提升了口语对话系统在低资源用户群体上的表现。更详细的实验结果需要在论文正文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种口语对话系统，尤其是在需要与特定用户群体（如儿童、老年人、残疾人等）进行交互的场景下。例如，可以用于开发更具个性化和适应性的智能客服、语音助手、教育机器人等，从而提升用户体验和满意度。此外，该方法还可以推广到其他自然语言处理任务中，例如文本生成、机器翻译等。

📄 摘要（原文）

This study addresses the interaction challenges encountered by spoken dialogue systems (SDSs) when engaging with users who exhibit distinct conversational behaviors, particularly minors, in scenarios where data are scarce. We propose a novel data augmentation framework to enhance SDS performance for user groups with limited resources. Our approach leverages a large language model (LLM) to extract speaker styles and a pre-trained language model (PLM) to simulate dialogue act history. This method generates enriched and personalized dialogue data, facilitating improved interactions with unique user demographics. Extensive experiments validate the efficacy of our methodology, highlighting its potential to foster the development of more adaptive and inclusive dialogue systems.