Tete-a-Tetesのための教師なし抽象的対話要約【JST・京大機械翻訳】

Zhang Xinyuan; Zhang Ruiyi; Zaheer Manzil; Ahmed Amr

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207836483845 整理番号：22P0190925

Tete-a-Tetesのための教師なし抽象的対話要約【JST・京大機械翻訳】

Unsupervised Abstractive Dialogue Summarization for Tete-a-Tetes

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発行年： 2020年09月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年09月14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)

高品質な対話-要約対データは,製造とドメイン感受性に高価であり,抽象的な対話要約を挑戦的なタスクに要約する。本研究では,tete-a-tet(SuTaT)に対する最初の教師なし抽象的対話要約モデルを提案した。標準テキスト要約とは異なり,対話要約法は話者が異なる役割,目標,言語スタイルを持つマルチ話者シナリオを考慮するべきである。顧客エージェント会話のようなtete-a-teteにおいて,SuTaTは,顧客発話とエージェント発話を別々にモデリングすることにより,それらの相関を保持しながら,各話者について要約することを目的とする。SuTaTは条件付き生成モジュールと2つの教師なし要約モジュールから成る。条件付き生成モジュールは,2つの潜在空間間の依存性が捉えられる変分オートエンコーダフレームワークにおいて,2つの符号器と2つの復号器を含む。同じ符号器と復号器で,文章レベル自己注意機構を備えた2つの教師なし要約モジュールは,任意の注釈を使用せずに要約を生成する。実験結果は,SuTaTが自動と人間評価の両方のための教師なし対話要約で優れていて,対話分類と単一ターン会話生成が可能であることを示す。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , 自然語処理

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