Ein neuer Ansatz zur Erstellung von Dialogdatensätzen

Datasets für Informationsgespräche, die auf spezifischen Quellen basieren, zu erstellen, kann echt schwierig und teuer sein. Viele der aktuellen Methoden hängen komplett von Menschen ab, um diese Datasets zu erstellen, was den Prozess langsam und kostspielig macht. Wir schlagen eine neue Möglichkeit vor, diese Datasets zu generieren, indem wir fortgeschrittene Sprachmodelle mit menschlichem Input kombinieren. Diese Methode ermöglicht eine schnellere und zuverlässigere Datenerstellung.

#Aktuelle Methoden und ihre Einschränkungen

Der traditionelle Ansatz zur Erstellung von Dialog-Datasets nutzt oft eine Methode, bei der zwei Menschen zusammenarbeiten, um einen Dialog von Grund auf zu erstellen. Eine Person spielt den Benutzer, der Fragen stellt, während die andere als Agent fungiert und Antworten basierend auf einem Text gibt, den sie sehen kann. Diese Methode, oft als Wizard-of-Oz (WOZ)-Methode bezeichnet, kann viel Zeit in Anspruch nehmen und führt oft zu inkonsistenter Qualität über verschiedene Datasets hinweg.

Unser neuer Ansatz zielt darauf ab, diesen Prozess zu erleichtern, indem grosse Sprachmodelle (LLMs) zur Erstellung des Dialogs verwendet werden. Menschliche Annotatoren können dann diese Ausgabe überprüfen und verbessern, was den gesamten Prozess effektiver und schneller macht.

#Einführung in MISeD

Um unseren Ansatz zu zeigen, haben wir das Meeting Information Seeking Dialogs (MISeD) Dataset erstellt. Dies ist das erste Dataset, das speziell für informationssuchende Dialoge basierend auf Besprechungsprotokollen entwickelt wurde. Modelle, die mit MISeD trainiert wurden, zeigten eine bessere Leistung in unseren Bewertungstests und bei anderen bestehenden Datasets zur Textzusammenfassung.

Das Hauptziel von quellengestützten informationssuchenden Dialogen ist es, den Benutzern zu helfen, schnell die Informationen zu finden und zu extrahieren, die sie aus einer spezifischen Wissensquelle, wie einem Besprechungsprotokoll, benötigen. In dieser Art von Gespräch stellen die Benutzer Fragen und erhalten über mehrere Austausche Antworten zum Quelltext.

#Wie die Datengenerierung funktioniert

Um Dialoge zu erstellen, folgen wir einem strukturierten Prozess. Zuerst wird ein Prompt an das Sprachmodell gegeben, um eine Benutzeranfrage basierend auf dem Besprechungsprotokoll und einem vorherigen Dialog zu erstellen. Dann wird ein weiterer Prompt verwendet, um die Antwort des Agenten zu generieren, die den Kontext des gesamten Gesprächs umfasst. Diese automatische Generierung wird fortgesetzt, bis ein vollständiger Dialog entstanden ist. Menschliche Annotatoren überprüfen dann die generierten Dialoge, stellen deren Qualität sicher und fügen notwendige Details zu den Verweisen auf den Originaltext hinzu.

#Verbesserung der Datengenerierung

Einer der Hauptvorteile unserer Methode ist, dass sie den traditionellen WOZ-Prozess verbessert, indem Teile davon automatisiert werden. Durch die Verwendung grosser Sprachmodelle können wir Benutzer- und Agentenrollen simulieren und die Erstellung von Dialog-Datasets beschleunigen. Menschliche Annotatoren spielen weiterhin eine wichtige Rolle – sie validieren den Dialog, korrigieren Ungenauigkeiten und fügen Zitationen basierend auf dem Originaltext hinzu.

Die Erstellung von MISeD beinhaltete die Verwendung von Protokollen aus verschiedenen Besprechungen, um sicherzustellen, dass ein breites und informatives Dataset erstellt wurde. Der Prozess war so strukturiert, dass sowohl allgemeine Fragen zum gesamten Meeting als auch spezifische Fragen zu bestimmten Details oder Themen, die besprochen wurden, einbezogen wurden.

#Struktur und Nutzung des Datasets

Jede Dialoginstanz in MISeD enthält ein Gespräch über ein bestimmtes Besprechungsprotokoll, das mehrere Austausche von Anfragen und Antworten umfasst. Jede Antwort kann Verweise auf das Besprechungsprotokoll enthalten, die anzeigen, wo die Information für diese Antwort zu finden ist. Dieser strukturierte Ansatz hilft sicherzustellen, dass die Informationen fundiert und nachvollziehbar sind.

Unser Dataset umfasst verschiedene Besprechungsarten, wie Produktdiskussionen, akademische Vorträge und Regierungsverhandlungen. Mit dieser breiten Palette von Materialien zielt MISeD darauf ab, den Nutzern zu helfen, sich über Besprechungen, die sie verpasst haben, zu informieren oder schnelle Antworten auf lange Diskussionen zu erhalten.

#Bewertung der Qualität von MISeD

Um sicherzustellen, dass unsere generierten Daten von hoher Qualität sind, haben wir die Antworten, die durch unsere Methode erzeugt wurden, mit denen verglichen, die manuell erstellt wurden. Erste Ergebnisse deuteten darauf hin, dass die Qualität unserer Antworten vergleichbar ist oder sogar besser als die, die allein von Menschen erzeugt wurden, was unsere Methode zu einem wertvollen Werkzeug zur Erstellung von Dialog-Datasets macht.

#Wizard-of-Oz Dataset zum Testen

Neben dem MISeD-Dataset haben wir ein separates Testset gesammelt, das durch traditionelle menschliche Methoden unter Verwendung der Wizard-of-Oz-Technik erstellt wurde. Dies ermöglichte uns zu analysieren, ob Modelle, die auf MISeD trainiert wurden, besser auf von Menschen erstellten Daten abschneiden würden, und gab uns tiefere Einblicke in die Effektivität unseres Ansatzes.

Die durchschnittliche Zeit, die zur Erstellung eines Dialogs mit der manuellen Methode benötigt wurde, war deutlich länger als bei unserer automatisierten Methode. Dies hebt das Potenzial für Effizienzgewinne in der Dialogdatengenerierung durch Automatisierung hervor.

#Wie wir Modelle bewerten

Wir bewerten die Leistung von Modellen, die mit MISeD trainiert wurden, in zwei Hauptbereichen: der Qualität der Antworten, die sie generieren, und der Genauigkeit ihrer Zitationen, die sich auf Abschnitte des Ausgangsmaterials beziehen, die ihre Antworten unterstützen.

Menschliche Bewerter bewerten manuell eine zufällige Stichprobe von Antworten und prüfen, wie gut sie die erwarteten Antworten abdecken. Sie beachten auch, wie klar und genau die Modelle Informationen präsentieren. Automatische Bewertungsmethoden, die auf lexikalischer Überlappung und semantischem Verständnis basieren, wie BLEURT, werden ebenfalls verwendet, um zusätzliche Einblicke zu geben.

Für die Zitationsbewertung analysieren wir, ob die generierte Antwort direkt durch die als Referenzen identifizierten Textabschnitte unterstützt wird. Dies stellt sicher, dass nicht nur die Antworten genau sind, sondern auch durch die entsprechenden Details aus dem Ausgangsmaterial gestützt werden.

#Ergebnisse der Modelbewertungen

Die Ergebnisse zeigen, dass Modelle, die auf MISeD-Daten trainiert wurden, besser abschneiden als solche, die auf anderen Methoden basieren. Im Vergleich der Antworten fanden menschliche Bewerter oft, dass unsere MISeD-generierten Antworten überlegen oder vergleichbar zu vollständig manuellen Antworten waren.

In Tests, die Modelle auf MISeD-Daten mit einem WOZ-Dataset verglichen, fanden wir heraus, dass Antworten, die mit MISeD generiert wurden, konsequent besser abschnitten als die, die durch traditionelle Mittel erstellt wurden, was die Vorteile unseres Ansatzes unterstreicht.

#Fazit

Unsere Forschung führt eine neuartige Methode zur Erstellung von Dialog-Datasets ein, insbesondere für informationssuchende Interaktionen basierend auf Besprechungsprotokollen. Die Kombination aus fortgeschrittenen Sprachmodellen und menschlicher Überprüfung bietet eine schnelle und zuverlässige Möglichkeit, qualitativ hochwertige Daten zu erstellen, die effektiv zur Schulung von Dialogmodellen verwendet werden können.

Während unsere Methode vielversprechend ist, bleiben Herausforderungen, insbesondere bei der Automatisierung des Zitationsprozesses. Zukünftige Arbeiten werden sich darauf konzentrieren, wie Zitationen generiert werden, mit dem Ziel, den gesamten Prozess noch effizienter zu gestalten.

Durch die erfolgreiche Implementierung von MISeD und die gewonnenen Erkenntnisse aus unseren Bewertungen glauben wir, dass unser Ansatz in verschiedenen Bereichen von Nutzen sein kann und dazu beiträgt, die Interaktion von Dialogsystemen mit Nutzern basierend auf grossen Texten oder Aufnahmen, wie Besprechungen, zu verbessern. Das Potenzial für diese Methode, auf andere Kontexte angepasst zu werden, ist erheblich und deutet darauf hin, dass es noch viel mehr zu erkunden und zu verbessern gibt im Bereich der automatisierten Dialoggenerierung.