论文阅读:ACL 2023 MPCHAT: Towards Multimodal Persona-Grounded Conversation

https://arxiv.org/pdf/2305.17388

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ACL 2023 论文:多模态人物对话新突破

该论文发表于 ACL 2023,聚焦于多模态人物对话领域,提出了 MPCHAT 数据集和相关任务,为研究带来了新视角。论文指出,以往的人物对话研究多侧重于文本形式的人物描述,但要全面展现人物的多面性,图像模态不可或缺,它能更好地揭示说话者的个人特征和经历。

研究者们构建了首个多模态人物对话数据集 MPCHAT,其中的人物不仅包含文本描述,还加入了图像,共同构成情景记忆。基于此数据集,论文提出了三个多模态人物对话任务:下一句回应预测、人物预测和说话者识别。实验结果表明,融入多模态人物信息后,模型在这些任务上的表现均有显著提升,充分证明了多模态人物对于提升多模态对话理解能力的重要性。MPCHAT 数据集的出现,为该领域的研究提供了高质量的资源,推动了对话系统向更自然、更智能的方向发展。

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