論文の概要: A Hybrid Solution to Learn Turn-Taking in Multi-Party Service-based Chat Groups

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.06350v1
• Date: Tue, 14 Jan 2020 22:37:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-11 13:01:03.535677
• Title: A Hybrid Solution to Learn Turn-Taking in Multi-Party Service-based Chat Groups
• Title（参考訳）: マルチパーティ型チャットグループにおけるターンテイク学習のためのハイブリッドソリューション
• Authors: Maira Gatti de Bayser, Melina Alberio Guerra, Paulo Cavalin, Claudio Pinhanez
• Abstract要約: テキストベースのチャットグループでは、利用可能な情報は送信者、テキストの内容、対話履歴のみである。 本稿では,これらの情報をコーパスとアーキテクチャを用いて予測タスクでどのように利用することができるかについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.943984871413744
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To predict the next most likely participant to interact in a multi-party conversation is a difficult problem. In a text-based chat group, the only information available is the sender, the content of the text and the dialogue history. In this paper we present our study on how these information can be used on the prediction task through a corpus and architecture that integrates turn-taking classifiers based on Maximum Likelihood Expectation (MLE), Convolutional Neural Networks (CNN) and Finite State Automata (FSA). The corpus is a synthetic adaptation of the Multi-Domain Wizard-of-Oz dataset (MultiWOZ) to a multiple travel service-based bots scenario with dialogue errors and was created to simulate user's interaction and evaluate the architecture. We present experimental results which show that the CNN approach achieves better performance than the baseline with an accuracy of 92.34%, but the integrated solution with MLE, CNN and FSA achieves performance even better, with 95.65%.
• Abstract（参考訳）: マルチパーティ会話で対話する可能性が最も高い次の参加者を予測することは難しい問題である。 テキストベースのチャットグループでは、利用可能な情報は送信者、テキストの内容、対話履歴のみである。 本稿では,MLE(Maximum Likelihood expectation),CNN(Convolutional Neural Networks),Finite State Automata(FSA)に基づくターンテイク分類器を統合したコーパスとアーキテクチャを用いて,これらの情報を予測タスクでどのように使用できるかを検討する。 コーパスは、マルチドメインウィザード・オブ・オズのデータセット(MultiWOZ)を対話エラーのある複数の旅行サービスベースのボットシナリオに合成し、ユーザのインタラクションをシミュレートし、アーキテクチャを評価するために作成された。 本研究では,本手法が精度92.34%のベースラインよりも優れた性能を実現することを示す実験結果を示すが,mle,cnn,fsaと統合したソリューションは95.65%の精度でさらに性能が向上した。

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