PGTask：提出对话生成用户画像任务
PGTask: Introducing the Task of Profile Generation from Dialogues
AI总结：
针对对话系统中用户画像信息稀缺难获取的问题，提出PGTask画像生成任务，构建含对齐画像与对话的新数据集并基于SOTA方法建立基准，揭示任务挑战以推动新研究方向。
摘要：
近期研究尝试将用户画像信息融入模型以实现对话系统个性化，但这类知识稀缺且难以获取，因此从对话中提取/生成画像信息成为一项核心能力。为突破这一限制，我们提出用户画像生成任务（Profile Generation Task，PGTask）。我们为此任务构建了一个新数据集，包含从对话语料中提取的、与相关话语对齐的画像句子。此外，我们采用当前最优（state-of-the-art）方法在该新数据集上建立了画像生成基准。实验揭示了画像生成任务的挑战性，我们希望此举能开启一个新的研究方向。
英文摘要：
Recent approaches have attempted to personalize dialogue systems by leveraging profile information into models. However, this knowledge is scarce and difficult to obtain, which makes the extraction/generation of profile information from dialogues a fundamental asset. To surpass this limitation, we introduce the Profile Generation Task (PGTask). We contribute with a new dataset for this problem, comprising profile sentences aligned with related utterances, extracted from a corpus of dialogues. Furthermore, using state-of-the-art methods, we provide a benchmark for profile generation on this novel dataset. Our experiments disclose the challenges of profile generation, and we hope that this introduces a new research direction.
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