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J-GLOBAL ID：202202224733141130   整理番号：22A1165593

対話生成のためのタスクを意識したゼロショットモデル【JST・京大機械翻訳】

Task-Aware Zero-Shot Model for Dialog Generation

著者 (3件)： Huang Zhuoyu (National Pilot school of software, Yunnan University,Kunming,Yunnan,China) ,  Zhu Dongming (National Pilot school of software, Yunnan University,Kunming,Yunnan,China) ,  Yao ShaoWen (National Pilot school of software, Yunnan University,Kunming,Yunnan,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： IWECAI  ページ： 456-460  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 対話モデルはインターネット上のユーザと通信するように設計されている。多数のユーザと相互作用シナリオの複雑性と多様性のため,マルチ対話ドメイン適応は対話モデルのキータスクである。同時に,モデル訓練データは実際のユーザに関連し,データ収集のコストは高く,異なる分野におけるデータのバランスは保証できず,それはモデルの全体的な一般化能力と性能に影響する。上記の問題に基づいて,著者らは対話生成のためのタスク意識ゼロショットネットワークを提案して,著者らは各々の時間ごとに異なるタスクに従って意味情報を抽出して,言語モデルパラメータのためにそれを用いて,マルチドメイン設定の下でモデルの全体的性能を改良するためにモデルドメイン特異的を作った。より重要なことに,著者らの方法は応用段階における訓練データに頼らず,モデルには強力な実用的応用がある。模擬対話データセット上で本手法を評価し,従来の訓練法と比較していくつかの改善を得た。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  *言語 ,  粒状材 ,  データ収集 ,  インターネット ,  会話
準シソーラス用語： 訓練データ ,  モデルパラメータ ,  意味情報 ,  複雑性 ,  マルチドメイン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 対話 ,  タスク ,  意識