Meta-Learning Wizard-of-Wiz 메타러닝 다분야 대화 데이터셋은 Microsoft Research가 2020년에 발표한 다분야 대화 데이터셋으로, 관련 논문 성과는 「Fast Domain Adaptation For Goal-Oriented Dialogue Using A Hybrid Generative-Retrieval Transformer」이며, 대화 모델의 빠른 적응 방법 개발을 목표로 합니다.

이 데이터셋은 크라우드소싱 작업자가 기록한 37,884개의 양자 대화를 포함하며, 47개 분야와 227개 작업을涵盖하고, 각 대화는 최소 10개 턴을 포함합니다.

데이터셋 구성

대화 데이터:

• id: 대화의 고유 식별자
• user_id: 사용자의 고유 식별자
• bot_id: 봇 역할을 수행하는 사용자의 고유 식별자
• domain: 대화가 속한 분야의 식별자
• task_id: 특정 작업의 식별자
• turns: 교대로 나타나는 봇과 사용자의 발화 시퀀스

작업 데이터:

각 작업의 구체적인 지침과 역할을 정의하며, 훈련 세트와 테스트 세트로 나뉩니다:

• task_id: 작업의 고유 식별자
• domain: 분야 식별자
• bot_prompt: 봇 역할을 수행하는 사용자에게 할당된 구체적인 작업 지침
• bot_role: 봇이 분야에서 수행하는 역할 설명
• user_prompt: 실제 사용자에게 할당된 구체적인 작업 지침
• user_role: 사용자가 분야에서 수행하는 역할 설명

Citation

@InProceedings{shalyminov2020fast,
author = {Shalyminov, Igor and Sordoni, Alessandro and Atkinson, Adam and Schulz, Hannes},
title = {Fast Domain Adaptation For Goal-Oriented Dialogue Using A Hybrid Generative-Retrieval Transformer},
booktitle = {2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)},
year = {2020},
month = {April},
url = {https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/fast-domain-adaptation-for-goal-oriented-dialogue-using-a
-hybrid-generative-retrieval-transformer/},
}