オープンドメイン対話におけるマルチセンス知識選択【JST・京大機械翻訳】

Eric Mihail; Chartier Nicole; Hedayatnia Behnam; Gopalakrishnan Karthik; Rajan Pankaj; Liu Yang; Hakkani-Tur Dilek

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200437747290 整理番号：22P0297413

オープンドメイン対話におけるマルチセンス知識選択【JST・京大機械翻訳】

Multi-Sentence Knowledge Selection in Open-Domain Dialogue

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (7件)： , , , , , ,
資料名：
発行年： 2022年03月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年10月04日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

会話において効果的に外部知識源を組み込むことは,オープンドメイン対話研究における長年の問題である。オープンドメイン知識選択に関する既存の文献は限られており,文脈当たり単一関連知識文の存在のような全体的タスク(Dinan et al., 2019)を単純化するための知識源に関する特定の脆性仮定をなしている。本研究では,オープンドメイン会話知識選択の既存の状態を評価し,データおよび評価に関する既存の方法論が欠陥のあることを示した。次に,関連する知識を収集するための新しいフレームワークを提案し,WOW++と呼ぶWikipedia(WOW)コーパスのWizardに基づく拡張データセットを作成することにより,それらを改善した。WOW++は,オープンドメイン対話知識選択の固有曖昧さを包含して,対話コンテキストあたり8つの関連知識文を平均した。次に,固有評価と応答品質の外因性測度の両方を有するこの拡張データセットに関する様々な知識ランキングアルゴリズムについてベンチマークし,WOW++を使用する神経再ランク付けが標準データセット上で訓練されたランク付け者を凌ぐことを示した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , ,
, 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , 自然語処理

, , ,

前のページに戻る