ReDial|对话推荐系统数据集

ReDial 数据集用于深度对话推荐研究。

原始信息汇总

对话式AI数据集概述

对话式问答数据集

数据集	对话数量	收集方式	年份	下载链接
QuAC	13,569	众包	2018	下载
MANtIS	80,324	Stack Exchange	2019	下载
CoQA	8,399	众包	2019	下载
ShARC	948	众包	2018	下载
MSDialog	2,199	Microsoft Community	2018	下载

对话式搜索数据集

数据集	对话数量	语料库大小	收集方式	年份	下载链接
CAsT-19,20,21,22	30 - 50	38,426,252	众包	2019	下载
OR-QuAC	5,644	11,377,951	更新QuAC以实现自包含	2020	下载

对话式推荐数据集

数据集	对话数量	话语数量	领域	收集方式	语言	年份	下载链接
ReDial	10,006	182,150	电影	Amazon Mechanical Turk (AMT)	英语	2018	下载
OpenDialKG	12,320	71,873	电影 & 书籍	KG-walk众包	英语	2019	下载
INSPIRED	1,001	35,811	电影	社交鼓励众包 (AMT)	英语	2020	下载
TG-ReDial	10,000	129,392	电影	主题驱动生成, 众包	中文	2020	下载
DuRecDial2.0	16,482	255,346	电影, 音乐, 明星, 食物, 餐厅, 天气	从DuRecDial翻译 (众包)	英语, 中文	2021	下载
INSPIRED2	1,001	35,811	电影	清理 & 增强INSPIRED	英语	2022	下载
U-NEED	7,698	53,712	电子商务	淘宝预售对话	中文	2023	下载
PEARL	57,277	548,061	电影	基于评论的合成对话	英语	2024	下载

面向任务的对话系统数据集

数据集	对话数量	话语数量	领域数量	收集方式	语言	年份	下载链接
MultiWoZ	8,438	113,556	7	Wizard-of-Oz	英语	2018	下载
SGD	16,142	329,964	16	轮廓模拟然后众包改写	英语	2020	下载

多任务对话数据集

数据集	论文	链接
MG-ShopDial	MG-ShopDial: A Multi-Goal Conversational Dataset for e-Commerce	链接

跨领域对话数据集

数据集	论文	链接
DialogStudio	DialogStudio: Towards Richest and Most Diverse Unified Dataset Collection for Conversational AI	链接

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

ReDial数据集的构建基于Amazon Mechanical Turk（AMT）平台，通过众包方式收集了10,006个对话，涵盖了电影推荐领域。每个对话由多个用户和推荐系统之间的交互组成，共计182,150条语句。数据集的设计旨在模拟真实世界中的对话推荐场景，确保对话的自然性和多样性。

使用方法

ReDial数据集适用于开发和评估对话推荐系统，特别是那些需要理解和生成自然语言对话的模型。研究者可以通过下载数据集，使用其中的对话进行模型训练和测试，以提升推荐系统的交互能力和推荐准确性。数据集的多样性和丰富性使其成为对话推荐领域的重要资源。

背景与挑战

背景概述

ReDial数据集，由Amazon Mechanical Turk（AMT）于2018年创建，专注于电影领域的对话推荐系统研究。该数据集包含10,006个对话和182,150条话语，旨在推动对话式人工智能技术在推荐系统中的应用。ReDial的推出填补了对话推荐领域数据集的空白，为研究人员提供了一个标准化的测试平台，促进了对话推荐系统的算法开发和评估。

当前挑战

ReDial数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，对话推荐系统的复杂性要求数据集能够捕捉用户与系统之间的动态交互，这需要高质量的对话数据。其次，数据集的多样性和覆盖范围也是一个挑战，确保数据集能够代表不同用户群体和电影类型的需求。此外，数据集的标注和清洗过程也需耗费大量资源，以确保数据的准确性和一致性。这些挑战共同构成了ReDial数据集在实际应用中的主要障碍。

常用场景

经典使用场景

在对话推荐系统的研究领域中，ReDial数据集以其丰富的电影推荐对话而著称。该数据集包含了10,006个对话和182,150条话语，主要用于开发和评估对话推荐系统。研究者们利用ReDial数据集来训练和测试模型，以实现更自然、更智能的对话推荐功能。通过分析用户与系统之间的交互，模型能够学习到用户的偏好，从而提供个性化的电影推荐。

解决学术问题

ReDial数据集在学术研究中解决了对话推荐系统的核心问题，即如何在对话中有效地捕捉用户的兴趣和偏好，并据此生成合适的推荐。这一数据集为研究者提供了一个标准化的测试平台，使得不同模型之间的性能比较成为可能。此外，ReDial还推动了对话推荐系统在多轮对话中的表现研究，为提升用户体验和推荐准确性提供了重要的数据支持。

实际应用

在实际应用中，ReDial数据集为电影推荐系统提供了强大的数据基础。通过训练基于ReDial的模型，电影平台可以实现更加智能和个性化的推荐服务，提升用户满意度和平台粘性。此外，该数据集的应用不仅限于电影领域，还可以扩展到其他需要对话推荐功能的场景，如音乐、书籍等，从而推动了对话推荐技术在多个行业的实际应用。

数据集最近研究

最新研究方向

在对话推荐系统领域，ReDial数据集的最新研究方向主要集中在提升推荐系统的个性化和交互性。研究者们致力于通过深度学习和自然语言处理技术，增强模型对用户意图的理解和对话上下文的捕捉，从而提供更为精准和自然的推荐。此外，跨领域对话推荐系统的研究也逐渐受到关注，旨在通过整合多领域的对话数据，提升推荐系统的泛化能力和应用场景的多样性。这些研究不仅推动了对话推荐系统的发展，也为智能客服和个性化服务提供了新的技术支持。