改良型敵対Meta学習による動的知識グラフベース対話生成【JST・京大機械翻訳】

Xu Hongcai; Bao Junpeng; Zhang Gaojie

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202409417198 整理番号：22P0136576

改良型敵対Meta学習による動的知識グラフベース対話生成【JST・京大機械翻訳】

Dynamic Knowledge Graph-based Dialogue Generation with Improved Adversarial Meta-Learning

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発行年： 2020年04月19日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年04月19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)

知識グラフベース対話システムは,より有益な応答を生成でき,洗練された推論メカニズムを実装することができる。しかし,これらのモデルは知識グラフ(KG)のスパース性と不完全性を考慮せず,現在の対話モデルは動的KGには適用できない。本論文では,改良敵対Meta学習(KDAD)による動的知識グラフベース対話生成法を提案した。KDADは敵対攻撃の問題として動的知識3重を定式化し,動的知識意識対話生成に迅速に適応する目的を組み込む。最小訓練サンプルを用いて改良ADMLを用いて知識グラフベース対話モデルを訓練した。モデルは,パラメータを初期化し,訓練が少数の知識トリプルだけに基づいて迅速に完了できるように,以前の知識に適合できる。著者らは,著者らのモデルが他のベースラインよりも著しく優れていることを示した。提案手法は,動的知識グラフベース対話生成に,極めて高速で,良く適応することを実証する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

自然語処理 , 人間機械系 , 人工知能

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