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J-GLOBAL ID：201802215771786033   整理番号：18A1771941

エンティティ値に依存しないタスク指向対話のためのエンドツーエンド動的問合せ記憶ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

End-to-End Dynamic Query Memory Network for Entity-Value Independent Task-Oriented Dialog

著者 (4件)： Wu Chien-Sheng (Department of Electronic and Computer Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology, Human Language Technology Center, Clear Water Bay, Hong Kong) ,  Madotto Andrea (Department of Electronic and Computer Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology, Human Language Technology Center, Clear Water Bay, Hong Kong) ,  Winata Genta Indra (Department of Electronic and Computer Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology, Human Language Technology Center, Clear Water Bay, Hong Kong) ,  Fung Pascale (Department of Electronic and Computer Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology, Human Language Technology Center, Clear Water Bay, Hong Kong)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICASSP  ページ： 6154-6158  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,タスク指向対話システムのためのデexゼーション機構を持つエンドツーエンド動的質問メモリネットワーク(DQMemNN)を提案した。付加された動的成分は,コンテキストベースの質問を用いることにより,対話の逐次依存性を獲得するためのメモリネットワークを可能にする。その上,delexicalization機構は学習複雑性を減少させて,それは語彙外実体問題を緩和する。実験により,DQMemNNは,BaBi全対話タスクにおいて,元のエンドツーエンドメモリネットワークモデルより,3.1%の応答と39.3%のパージログ精度を上回ることを示した。さらに,提案したフレームワークは,手のないルールと特徴なしで,99.7%の有望な平均応答精度と97.8%のパージログ精度を達成した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 記憶装置 ,  学習 ,  *ネットワーク ,  語彙 ,  *エンドツーエンド方式 ,  *会話
準シソーラス用語： ネットワークモデル ,  複雑性 ,  対話システム ,  *エンティティ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： エンティティ ,  タスク ,  対話 ,  エンドツーエンド ,  問合せ