誰があなたと言うか?:自動対話評価のためのユーザ感情の利用【JST・京大機械翻訳】

Ghazarian Sarik; Hedayatnia Behnam; Papangelis Alexandros; Liu Yang; Hakkani-Tur Dilek

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202215993937470 整理番号：22P0310577

誰があなたと言うか?:自動対話評価のためのユーザ感情の利用【JST・京大機械翻訳】

What is wrong with you?: Leveraging User Sentiment for Automatic Dialog Evaluation

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 (5件)： , , , ,
資料名：
発行年： 2022年03月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月25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)

オープンドメイン対話のための正確な自動評価計量は,高需要である。システム応答評価のための既存のモデルベースのメトリックスを,人間の注釈付きデータで訓練し,それは,収集するのに厄介である。本研究では,以前のシステム応答の品質を測定するプロキシとして,その感情やユーザが会話を明示的に終えるかどうかのような次のユーザ発話から自動的に抽出できる情報の使用を提案した。これにより,手動システムターン品質アノテーションを必要とせずに,弱い監視で大量の対話を訓練できる。実験は,著者らのモデルが人間の注釈付きデータで訓練されたモデルに匹敵することを示した。さらに,著者らのモデルは,実際のユーザと支払ったユーザから収集した音声と書かれたオープンドメイン対話コーパスの両者を一般化する。【JST・京大機械翻訳】

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

応用心理学 , 情報加工一般 , 人間機械系

, ,

前のページに戻る