DialoKG:知識構造を意識したタスク指向対話生成【JST・京大機械翻訳】

Rony Md Rashad Al Hasan; Usbeck Ricardo; Lehmann Jens

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220244404680 整理番号：22P0335360

DialoKG:知識構造を意識したタスク指向対話生成【JST・京大機械翻訳】

DialoKG: Knowledge-Structure Aware Task-Oriented Dialogue Generation

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発行年： 2022年04月19日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022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)

タスク指向対話生成は,根底にある知識がしばしば動的であり,学習プロセスに知識を効果的に組み込むので,困難である。この設定においてヒト様および有益な応答の両方を生成することは特に困難である。最近の研究は,知識ベースにおける事実間の根底にある関係が効果的に捉えられていない様々な知識蒸留法に主に焦点を合わせている。本論文では,さらに1段階を追い,知識グラフの構造情報がシステムの推論能力をいかに改善できるかを示した。特に,言語モデルに知識を効果的に組み入れる新しいタスク指向対話システムDialoKGを提案する。提案システムは知識グラフとして関係知識を描き,(1)構造意識知識埋込み技法,(2)対話生成中の関連情報を選択するシステムを容易にするための知識グラフ加重注意マスキング戦略を導入した。経験的評価は,いくつかの標準ベンチマークデータセットに対する最先端の方法に対するDialoKGの有効性を実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , 人間機械系

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