# Persona

sujin_yun_

Abstract chit-chat model의 문제점 lack of specificity : 일관된 personality를 보여주지 않음 often not very captivating ⇒ chit-chat model에 profile information을 conditioning함으로써 해결 주어진 프로필 정보 조건에 맞는 (=condition on their given profile information) 이야기하고 있는 대상에 대한 정보를 포함하는 (=information about the person they are talking to) 위 두가지와 관련된 데이터를 수집하여 모델을 학습시킴으로써 다음 utterance 예측을 통해 측정되는 dialogue 생성 능력 향상을 이루고자 함. 그중에서도 2번의 경우 처음에는 알 수 없는 정보이기때문에, 모델은 상대가 개인적인 주제를 이야기 하도록 학습되고, 그 결과인 dialogue는 interlocu

hsp

논문링크 요약 2020 ACL, Facebook ai 오픈도매인 챗봇에 이미지, 추론 능력도 포함시키는 멀티태스킹 러닝 본 논문에서는 대화 에이젼트가 personality와 empathy를 가지고 아래와 같은 능력이 있는지 평가하는 12가지 태스크를 포함하고 있는 데이터셋 소개, 학습, 평가 Think point 향후 챗봇 능력을 종합적으로 평가할 수 있는 데이터셋의 기준을 세움 챗봇이 가지고 있어야하는 능력들과 활용가능한 대표적인 데이터셋들을 정리해준 논문 향후 대화모델 학습할 때 참고할만한 테스트 결과들 Introduction 대화에이젼트가 이런 능력들을 한꺼번에 갖게하는 테스크는 없으나 별개의 테스크로는 존재함 여러 테스크들을 합쳐서 single challenge로 다양한 능력들을 갖게함 기존에는 일반 텍스트들로 미리 학습시키

hsp

논문링크: https://arxiv.org/abs/2004.05816 Generative 방식에서 Persona Consistency를 높이는 방식에 대해 제안한 논문 기존 SOTA 방법은 페르소나 Contradictory 에 insensitive 하다는 것을 강조하며 이를 보안하는 방법을 제안함 왜 insensitive한가 분석해보니 Contradict @ 1 결과를 낳은 발화들은 SPICE metrics에는 낮은 점수를 갖지만 ROUGE에서는 높은 점수를 받았음. ![](https://images.velog.io/images/hsp/post/

joosing

종종 아이들과 함께 카페에 가면 다음과 같은 조금은 불편한 경험을 하게 된다. 만약 내가 카페를 운영한다면 다음과 같은 상황의 고객에게 조금 더 편안한 카페 경험을 제공하기 위해 어떻게 하면 좋을지 생각해 보았다. Persona 먼저 이런 특징을 가진 가상의 고객, 철수라는 사람을 정의해 본다. 철수씨는 8살, 10살 두 딸이 있다. 철수씨는 두 딸과 함께 카페에 가서 편안한 시간을 보내는 것을 좋아한다. 그런 그는 다른 사람에게 피해주는 것을 무척 싫어한다. 그래서 그는 자신의 행동으로 인해 다른 사람이 어떤 영향을 받는지 상대방의 반응을 살피는 편이다. User Journey 철수씨가 아이들과 함께 카페를 방문하여 겪는 Pain Point를 그의 카페 방문 여정과 함께 살펴보자. 철수씨가 아이들과 함께 카페에 들어간다. 카페 내부를 정리하고 있거나, 커피를 볶는 일 등을 하던 직원이 철수씨의 주문을 받기 위해 카운터로 다가온다.