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J-GLOBAL ID：202002230257689555   整理番号：20A0579609

接地応答生成のための文脈と知識を意識した会話モデルとシステム組合せ【JST・京大機械翻訳】

Context and knowledge aware conversational model and system combination for grounded response generation

著者 (4件)： Tanaka Ryota (Graduate School of Engineering, Nagoya Institute of Technology, Gokiso-cho, Showa-ku, Nagoya-shi, Aichi, Japan) ,  Ozeki Akihide (Graduate School of Engineering, Nagoya Institute of Technology, Gokiso-cho, Showa-ku, Nagoya-shi, Aichi, Japan) ,  Kato Shugo (Graduate School of Engineering, Nagoya Institute of Technology, Gokiso-cho, Showa-ku, Nagoya-shi, Aichi, Japan) ,  Lee Akinobu (Graduate School of Engineering, Nagoya Institute of Technology, Gokiso-cho, Showa-ku, Nagoya-shi, Aichi, Japan)
資料名： Computer Speech and Language  (Computer Speech and Language)
巻： 62  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0677A  ISSN： 0885-2308  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： エンドツーエンド神経ベース対話システムは,ユーザ入力のための調整されたコヒーレントな応答を潜在的に生成することができる。しかし,既存のシステムのほとんどは普遍的で非情報的な応答を生成し,それらはまだキトチャットを超えていない。これらの問題に取り組むために,外部知識に基づく情報応答を生成する対話システムを構築することに焦点を合わせるために,7つの対話システム技術(DSTC7-Track)を開発した。本研究では,マルチターン対話コンテキストと外部知識の両方に基づく,MHREDと呼ばれるメモリ拡張階層的再帰符号器-復号器を提案した。さらに,複数の対話システムの組合せを適用した。著者らの最終システムは,3つのモジュールを組み合わせた集合である:一般化ベースモジュール,検索ベースモジュール,および再ランキングモジュール。最初に,応答をMHREDにより生成し,情報性に焦点を合わせた事前定義データベースから検索した。次に,再ランキングモジュールは,これらの候補をいくつかの手書き特徴を用いて分類し,最終的に最高スコアで応答を選択する。したがって,このシステムは様々な視点から多様で意味のある応答を返すことができる。実験結果は,提案したMHREDが強いベースラインモデルより優れており,複数の対話システムを組み合わせることにより,自動評価と人間評価を大幅に改善することを示した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *接地 ,  符号器 ,  復号器 ,  コヒーレンス ,  会話 ,  基準線 ,  エンドツーエンド方式 ,  記憶装置 ,  データベース
準シソーラス用語： 自動評価 ,  チャットシステム ,  対話システム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： DSTC ,  対話システム ,  会話型AI ,  文生成 ,  接地知識

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (8件)： 接地 ,  応答 ,  文脈 ,  知識 ,  意識 ,  会話 ,  モデル ,  組合せ