CareCall for Seniors

This repository contains CareCall dataset. It is a Korean "Role Specified" Open-Domain Dialogue in caring senior citizens domain generated by using Large-Scale Laguage Models with human supports. For more details, please check our paper!

Title: Building a Role Specified Open-Domain Dialogue System Leveraging Large-Scale Language Models
Authors: Sanghwan Bae, Donghyun Kwak, Sungdong Kim, Donghoon Ham, Soyoung Kang, Sang-Woo Lee, Woomyoung Park
In NAACL 2022.

Framework Overview

(Figure 1. Our proposed framework)	(Figure 2. One-shot Dialogue Generation)

Data Format

1. carecall_filtered_10k.json

{'guid': 'validated-0',
 'data': [{'role': 'system',
   'text': '어르신, 안녕하세요~ 오늘 운동 하셨는지 궁금해서 연락드렸어요.',
   'out-of-bounds': False},
  {'role': 'user', 'text': '응, 했어.'},
  {'role': 'system', 'text': '무슨 운동 하셨어요?', 'out-of-bounds': False},
  {'role': 'user', 'text': '걷기 운동했지.'},
  {'role': 'system',
   'text': '걷기가 제일 좋다고 하더라구요. 잘하셨어요.',
   'out-of-bounds': False},
  {'role': 'user', 'text': '고마워.'},
  {'role': 'system', 'text': '저녁은 드셨어요?', 'out-of-bounds': False},
  {'role': 'user', 'text': '아니, 아직.'},
  {'role': 'system', 'text': '왜 아직 안 드셨어요?', 'out-of-bounds': False},
  {'role': 'user', 'text': '입맛이 없네.'},
  {'role': 'system', 'text': '그래도 드셔야죠. 조금이라도 드세요.', 'out-of-bounds': False},
  {'role': 'user', 'text': '알았어.'},
  {'role': 'system', 'text': '내일부터는 꼭 챙겨드세요.', 'out-of-bounds': False},
  {'role': 'user', 'text': '그럴게.'},
  {'role': 'system', 'text': '주말인데 뭐하실 계획이세요?', 'out-of-bounds': True}]
}

Bot-Generated Dialogues via One-shot Dialogue Generation (Figure 2) and Human Filtering ((2) procedure in the Figure 1.) Please see Section 3.1 and 3.2 in the paper for more details.

guid: unique identifier of each dialogue
data: List of utterances
- role: system(CareCall) or user(Senior citizens)
- text: utterance string
- out-of-bounds: boolean whether the utterance of system violates role specifications

2. carecall_feedback_100.json

Human-Bot Dialogues via human-in-the-loop phase ((4) procedure in the Figure 1.)
This dataset does not contain out-of-bounds utterances since the utterances are fixed by the human. (Fix Response in Figure 3) Please see Section 3.3 in the paper for more details.

{'guid': 'fixed-1',
 'data': [{'role': 'system', 'text': '안녕하세요~ 어르신 요새 어디 불편하신데는 없으세요?'},
  {'role': 'user', 'text': '머리가 좀 아프긴 해요. 편두통인가?'},
  {'role': 'system', 'text': '두통이요? 혹시 최근에 스트레스 받는 일이 있으셨나요?'},
  {'role': 'user', 'text': '아니요 그런건 없었는데 요즘 잠을 좀 못 자기는 했어요.'},
  {'role': 'system', 'text': '그러면 잠시 눈을 감고 휴식을 취해보시는게 어떨까요?'},
  {'role': 'user', 'text': '낮에는 잠이 안와서요.'},
  {'role': 'system', 'text': '그러시구나. 따뜻한 우유나 차라도 한잔 드셔보시는건 어때요?'},
  {'role': 'user', 'text': '음 차나 한잔 마셔볼까봐요.'},
  {'role': 'system', 'text': '네, 따뜻하게 데워드시면 도움이 되실거에요.'},
  {'role': 'user', 'text': '근데 차에 카페인 들어있는데 괜찮아요?'},
  {'role': 'system', 'text': '우유랑 같이 드시면 괜찮으실거에요.'},
  {'role': 'user', 'text': '정말요? 못 믿겠는데.'},
  {'role': 'system', 'text': '제가 직접 마셔봤는데 괜찮더라구요.'},
  {'role': 'user', 'text': '그래요? 난 카페인이 몸에 안 받아서 마시면 잠이 더 안올 것 같아요.'},
  {'role': 'system', 'text': '저도 예전엔 그랬는데 요즘은 많이 나아졌어요.'},
  {'role': 'user', 'text': '지금은 카페인 마셔도 잠 잘 자요?'},
  {'role': 'system', 'text': '네, 이제는 커피 한 잔 정도는 끄떡없어요.'},
  {'role': 'user', 'text': '난 아직도 약해서요. 그냥 두유나 한잔 마셔야겠어요.'},
  {'role': 'system', 'text': '두유도 좋죠. 맛있게 드세요.'}]
}

Figure 3. Web-based user interface for the feedback process (fix-response)

3. carecall_translated_samples.json

We also provide human-translated subsamples (200 dialogues) in English from carecall_filtered_10k and carecall_feedback_100.json.

{'guid': 'validated-4334',
 'data': [{'role': 'system',
   'utterance': "Hello, this is Care Call. I called to see if everything's alright.",
   'out-of-bounds': False},
  {'role': 'user', 'utterance': 'Oh, thank you. Is everything okay?'},
  {'role': 'system',
   'utterance': "Actually, my acquaintance is in the hospital. I'm going to pay a visit, but I think I should get something.",
   'out-of-bounds': False},
  {'role': 'user', 'utterance': "Oh, don't worry about that."},
  {'role': 'system',
   'utterance': 'I just wanted to ask. What about bringing some fruits?',
   'out-of-bounds': False},
  {'role': 'user',
   'utterance': "That's alright. What about giving some money?"},
  {'role': 'system',
   'utterance': "Hmm. I don't think that's a good idea. Thank you for your advice.",
   'out-of-bounds': True}]
}

Data Statistics

We sampled dialogues of each two type (Filtered and Feedback in Table 2 of our paper.) for the data release.

Data Name	carecall_filtered_10k	carecall_feedback_100
Dialogue Type	Filtered	Feedback
# Dialogues	10,500	100
# Turns	57,091	1,838
Avg. turns / dialogue	5.4	18.4
# Pos. examples	23,212	969
# Neg. examples	10,500	0

Citation

@inproceedings{bae2022rolespecified,
  title={Building a Role Specified Open-Domain Dialogue System Leveraging Large-Scale Language Models},
  author={Bae, Sanghwan and Kwak, Donghyun and Kim, Sungdong and Ham, Donghoon and Kang, Soyoung and Lee, Sang-Woo and Park, Woomyoung},
  booktitle={NAACL},
  year={2022}
}

Contact

If you any questions for our dataset, please contact to Sangwhan Bae (sanghwan.bae@navercorp.com) or Sungdong Kim (sungdong.kim@navercorp.com).

License

Carecall dataset is released by NAVER under CC-BY-NC-SA 4.0 license. Please see LICENSE for more details.

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