論文の概要: Attention over Parameters for Dialogue Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.01871v2
• Date: Wed, 4 Mar 2020 03:02:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-13 20:07:29.975493
• Title: Attention over Parameters for Dialogue Systems
• Title（参考訳）: 対話システムのパラメータに対する注意
• Authors: Andrea Madotto, Zhaojiang Lin, Chien-Sheng Wu, Jamin Shin, Pascale Fung
• Abstract要約: 我々は,異なる対話スキルを個別にパラメータ化する対話システムを学び,AoP(Attention over Parameters)を通じてそれぞれを選択し,組み合わせることを学ぶ。 実験の結果,MultiWOZ,In-Car Assistant,Persona-Chatの複合データセット上での競合性能が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.48852519856331
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dialogue systems require a great deal of different but complementary expertise to assist, inform, and entertain humans. For example, different domains (e.g., restaurant reservation, train ticket booking) of goal-oriented dialogue systems can be viewed as different skills, and so does ordinary chatting abilities of chit-chat dialogue systems. In this paper, we propose to learn a dialogue system that independently parameterizes different dialogue skills, and learns to select and combine each of them through Attention over Parameters (AoP). The experimental results show that this approach achieves competitive performance on a combined dataset of MultiWOZ, In-Car Assistant, and Persona-Chat. Finally, we demonstrate that each dialogue skill is effectively learned and can be combined with other skills to produce selective responses.
• Abstract（参考訳）: 対話システムは、人間を助け、知らせ、楽しませるために、様々な異なるが補完的な専門知識を必要としている。 例えば、ゴール指向対話システムの異なるドメイン(レストラン予約、列車券予約など)を異なるスキルと見なすことができ、チットチャット対話システムの通常のチャット能力もそうである。 本稿では,異なる対話スキルを個別にパラメータ化する対話システムを学習し,AoP(Attention over Parameters)を通してそれぞれの対話スキルを選択し,組み合わせることを学ぶ。 実験の結果,MultiWOZ,In-Car Assistant,Persona-Chatの複合データセット上での競合性能が得られた。 最後に,各対話スキルを効果的に習得し,他のスキルと組み合わせることで選択的な反応が得られることを示す。

関連論文リスト

• WavChat: A Survey of Spoken Dialogue Models [66.82775211793547]
  GPT-4oのようなシステムで実証された音声対話モデルの最近の進歩は、音声領域において大きな注目を集めている。 これらの高度な音声対話モデルは、音声、音楽、その他の音声関連の特徴を理解するだけでなく、音声のスタイリスティックな特徴や音節的な特徴も捉える。 音声対話システムの進歩にもかかわらず、これらのシステムを体系的に組織化し分析する包括的調査が欠如している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-15T04:16:45Z)
• An Efficient Self-Learning Framework For Interactive Spoken Dialog Systems [18.829793635104608]
  ダイアログシステムにおけるASRの一般的なフレームワークを紹介する。 従来の学習と比較して,我々の新しいフレームワークを活用することで,実世界の対話システムにおいて比較的WERが10%近く削減されることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-16T17:59:50Z)
• A Benchmark for Understanding and Generating Dialogue between Characters in Stories [75.29466820496913]
  本研究は,機械が物語の対話を理解・生成できるかどうかを探求する最初の研究である。 マスク付き対話生成と対話話者認識という2つの新しいタスクを提案する。 DialStoryの自動評価と手動評価で既存のモデルをテストすることで,提案課題の難しさを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-18T10:19:04Z)
• KETOD: Knowledge-Enriched Task-Oriented Dialogue [77.59814785157877]
  対話システム研究における既存の研究は、主にタスク指向の対話とチャットを独立したドメインとして扱う。 本研究では,タスク指向対話と知識ベースチップチャットを一つのモデルに効果的に統合する方法について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-11T16:01:03Z)
• Task-oriented Dialogue Systems: performance vs. quality-optima, a review [0.0]
  最先端のタスク指向対話システムは、まだその可能性を最大限に発揮できていない。 他の会話の品質特性は、会話の成功を示すもの、そうでなければ、無視されることがある。 本稿では,対話システムの評価枠組みと対話システムにおける会話品質特性の役割について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-21T13:16:24Z)
• A Review of Dialogue Systems: From Trained Monkeys to Stochastic Parrots [0.0]
  人工知能をデプロイして、人間と会話できる自動対話エージェントを構築することを目指している。 本稿では,長年にわたって対話システムを構築するために開発された手法について概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-02T08:07:55Z)
• UniDS: A Unified Dialogue System for Chit-Chat and Task-oriented Dialogues [59.499965460525694]
  上記の2つのスキルを備えた統合対話システム(UniDS)を提案する。 我々は、チャットとタスク指向の対話の両方に対応可能な統合対話データスキーマを設計する。 我々は、事前訓練されたチャット対話モデルから混合対話データでUniDSを訓練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-15T11:56:47Z)
• Dialog as a Vehicle for Lifelong Learning [24.420113907842147]
  本稿では,生涯学習が可能な対話システムを設計する際の問題点について述べる。 この方向への先行作業の例を含み、対処すべき課題について議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-26T03:08:33Z)
• Masking Orchestration: Multi-task Pretraining for Multi-role Dialogue Representation Learning [50.5572111079898]
  マルチロール対話理解は、質問応答、行動分類、対話要約など、幅広い多様なタスクを含む。 対話コーパスは豊富に利用可能であるが、特定の学習タスクのためのラベル付きデータは非常に不足しており、高価である。 本研究では,教師なし事前学習タスクを用いた対話文脈表現学習について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-27T04:36:52Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。