記述駆動型タスク指向対話モデリング【JST・京大機械翻訳】

Zhao Jeffrey; Gupta Raghav; Cao Yuan; Yu Dian; Wang Mingqiu; Lee Harrison; Rastogi Abhinav; Shafran Izhak; Wu Yonghui

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202208195143581 整理番号：22P0278064

記述駆動型タスク指向対話モデリング【JST・京大機械翻訳】

Description-Driven Task-Oriented Dialog Modeling

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発行年： 2022年01月21日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月21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)

タスク指向対話(TOD)システムは,与えられたタスクの完了のための会話から鍵情報を同定するのに必要である。そのような情報は,タスク特有のオントロジーまたはスキーマに含まれている意図とスロットに関して,通常指定されている。これらのスキーマは,システム開発者によって設計されるので,スロットと意図のための命名規律は,タスクを通して一様ではなく,それらの意味論を効果的に伝えないかもしれない。これは,データの任意のパターンを記憶するモデルにつながり,最適以下の性能と一般化をもたらす。本論文では,スキーマを自然言語記述と名称または表記を置き換えることにより修正しなければならないことを提案した。言語記述駆動システムは,タスク仕様,状態追跡に関するより高い性能,改善されたデータ効率,および,不調なタスクへの効果的なゼロショット転送のより良い理解を示した。このパラダイムに従って,スキーマ記述と「インデックスピッキング」機構に純粋に依存する,単純だが効果的な記述駆動対話状態追跡(D3ST)モデルを示した。マルチWOZ(Budzianowski et al., 2018),SGD (Rastogi et al.,2020)および最近のSGD-X(Lee et al., 2021)ベンチマークに関して測定したアプローチの品質,データ効率およびロバスト性における優位性を示した。【JST・京大機械翻訳】

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自然語処理 , 人間機械系

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