卡内基梅隆大学 发布 CMU Document Grounded Conversations (CMU DoG) 数据集, 应用在 对话系统、文档内容处理 领域

卡内基梅隆大学 本次发布的数据集 CMU Document Grounded Conversations (CMU DoG), CMU Document Grounded Conversations（CMU DoG）数据集是由卡内基梅隆大学创建的，专注于基于特定文档内容的对话数据集。该数据集包含4112个对话，平均每个对话有21.43轮交流。数据集中的对话内容基于30部流行电影的维基百科文章，旨在通过对话模型生成与文档内容相关的自然语言响应。数据集的创建过程涉及通过亚马逊Mechanical Turk收集对话，并确保对话至少有12轮交流。该数据集主要用于研究对话系统的上下文理解和生成自然、流畅的响应，特别是在需要引用外部信息源的场景中。

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