利用带对话场景的大语言模型增强多模态对话系统的一致性
Enhancing Consistency in Multimodal Dialogue System Using LLM with Dialogue Scenario
AI总结：
本文介绍了一个基于大语言模型和对话场景控制的多模态对话系统，通过灵活稳定的对话流程及动作语音控制，在2023年对话机器人竞赛初赛中取得印象第五、计划第六的成绩。
摘要：
本文描述了我们提交至2023年对话机器人竞赛的对话系统。该系统任务是在旅行社场景中帮助用户决定游览京都市两个景点的计划，以满足用户需求。我们的对话系统灵活且稳定，通过根据对话场景控制对话流程来响应用户需求。我们还通过基于系统话语和用户情境引入动作与语音控制，提升了用户满意度。在初赛中，我们的系统在全部12支队伍中，印象评价排名第五，计划评价排名第六。
英文摘要：
This paper describes our dialogue system submitted to Dialogue Robot Competition 2023. The system's task is to help a user at a travel agency decide on a plan for visiting two sightseeing spots in Kyoto City that satisfy the user. Our dialogue system is flexible and stable and responds to user requirements by controlling dialogue flow according to dialogue scenarios. We also improved user satisfaction by introducing motion and speech control based on system utterances and user situations. In the preliminary round, our system was ranked fifth in the impression evaluation and sixth in the plan evaluation among all 12 teams.
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