为韩语法律聊天机器人生成训练数据集

Changhoe Hwang, Jee-Sun Nam, Eric Laporte

摘要

本文提出了一种基于本地语法图（LGG）的方法，用于生成大规模标注的法律对话数据集，以解决法律聊天机器人训练数据多样性不足和标注成本高的问题。通过在韩语法律聊天机器人LIGA上的实验验证，该方法能够有效生成高质量标注数据，提升聊天机器人的对话能力。

legal chatbotdataset generationKoreanlocal grammar graphsdialog systems

HRI

📊 3,196 引用

Masahiro Mori, Karl F. MacDorman, Norri Kageki

2012

HRI

开放获取📊 3,034 引用

Christoph Bartneck, Dana Kulić, Elizabeth A. Croft 等 4 位作者

2008

HRI

📊 1,925 引用

Kazuo Hirai, Masato Hirose, Y. Haikawa 等 4 位作者

2002

HRI

📊 1,914 引用

Peter A. Hancock, Deborah R. Billings, Kristin E. Schaefer 等 6 位作者

2011