論文の概要: Few-shot Natural Language Generation for Task-Oriented Dialog

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.12328v1
• Date: Thu, 27 Feb 2020 18:48:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 08:41:24.198660
• Title: Few-shot Natural Language Generation for Task-Oriented Dialog
• Title（参考訳）: タスク指向ダイアログのためのマイズショット自然言語生成
• Authors: Baolin Peng, Chenguang Zhu, Chunyuan Li, Xiujun Li, Jinchao Li, Michael Zeng, and Jianfeng Gao
• Abstract要約: FewShotWozは,タスク指向対話システムにおける数ショットの学習設定をシミュレートする最初の NLG ベンチマークである。 我々は, SC-GPTモデルを開発し, その制御可能な生成能力を得るために, 注釈付きNLGコーパスの大規模なセットで事前学習を行った。 FewShotWozとMulti-Domain-WOZデータセットの実験は、提案したSC-GPTが既存の手法を大幅に上回っていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 113.07438787659859
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As a crucial component in task-oriented dialog systems, the Natural Language Generation (NLG) module converts a dialog act represented in a semantic form into a response in natural language. The success of traditional template-based or statistical models typically relies on heavily annotated data, which is infeasible for new domains. Therefore, it is pivotal for an NLG system to generalize well with limited labelled data in real applications. To this end, we present FewShotWoz, the first NLG benchmark to simulate the few-shot learning setting in task-oriented dialog systems. Further, we develop the SC-GPT model. It is pre-trained on a large set of annotated NLG corpus to acquire the controllable generation ability, and fine-tuned with only a few domain-specific labels to adapt to new domains. Experiments on FewShotWoz and the large Multi-Domain-WOZ datasets show that the proposed SC-GPT significantly outperforms existing methods, measured by various automatic metrics and human evaluations.
• Abstract（参考訳）: タスク指向ダイアログシステムにおいて重要なコンポーネントとして、自然言語生成(NLG)モジュールは、意味形式で表されるダイアログを自然言語の応答に変換する。 従来のテンプレートベースや統計モデルの成功は、新しいドメインでは実現不可能な、重い注釈付きデータに依存している。 したがって、NLGシステムは、実際のアプリケーションで限られたラベル付きデータでうまく一般化することが重要である。 この目的のために,タスク指向対話システムにおける数ショット学習設定をシミュレートする最初のNLGベンチマークであるFewShotWozを提案する。 さらに,SC-GPTモデルを開発した。 制御可能な生成能力を得るために、多数のアノテーション付きnlgコーパスで事前学習され、新しいドメインに適応するために、少数のドメイン固有ラベルで微調整される。 FewShotWozとMulti-Domain-WOZデータセットの実験により、提案したSC-GPTは、様々な自動測定値と人的評価値によって測定された既存の手法よりも大幅に優れていることが示された。

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