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混合会话与自我中心记忆
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
开放领域聊天机器人研究通常关注短期对话，忽视多会话上下文。本文介绍了新数据集“Conversation Chronicles”，包含时间间隔和发言者关系，用于长期对话研究。通过人工评估确保对话一致性。提出的ReBot模型在该数据集上表现出色。
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关键要点
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开放领域聊天机器人研究主要关注短期对话，忽视多会话上下文。
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多会话对话中，时间间隔和发言者关系对理解上下文信息至关重要。
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引入新的数据集Conversation Chronicles，包含100万多会话，适用于长期对话研究。
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Conversation Chronicles的数据通过大型语言模型生成，并经过广泛的人工评估，确保对话一致性。
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提出的ReBot模型在Conversation Chronicles上训练，表现出高人类参与度的长期上下文理解能力。
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