論文の概要: Open Domain Dialogue Generation with Latent Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.01981v2
• Date: Tue, 1 Jun 2021 07:43:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-16 22:35:28.876458
• Title: Open Domain Dialogue Generation with Latent Images
• Title（参考訳）: 潜在画像を用いたオープンドメイン対話生成
• Authors: Ze Yang, Wei Wu, Huang Hu, Can Xu, Wei Wang, Zhoujun Li
• Abstract要約: 画像対話とテキスト対話の両方を用いて応答生成モデルを学ぶことを提案する。 第1のシナリオでは、静止画像とのテキスト対話によって、画像地上対話を効果的に拡張することができる。 第2のシナリオでは、潜伏した画像は応答の内容を強化し、同時にそれらがコンテキストと関連性を保つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.78366219197779
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider grounding open domain dialogues with images. Existing work assumes that both an image and a textual context are available, but image-grounded dialogues by nature are more difficult to obtain than textual dialogues. Thus, we propose learning a response generation model with both image-grounded dialogues and textual dialogues by assuming that the visual scene information at the time of a conversation can be represented by an image, and trying to recover the latent images of the textual dialogues through text-to-image generation techniques. The likelihood of the two types of dialogues is then formulated by a response generator and an image reconstructor that are learned within a conditional variational auto-encoding framework. Empirical studies are conducted in both image-grounded conversation and text-based conversation. In the first scenario, image-grounded dialogues, especially under a low-resource setting, can be effectively augmented by textual dialogues with latent images; while in the second scenario, latent images can enrich the content of responses and at the same time keep them relevant to contexts.
• Abstract（参考訳）: オープンドメインと画像との対話について検討する。 既存の研究は、画像とテキストの文脈の両方が利用可能であると仮定しているが、自然界における画像地上対話は、テキスト対話よりも入手が困難である。 そこで本研究では,対話時の視覚シーン情報を画像で表現可能と仮定し,テキスト対画像生成技術を用いてテキスト対話の潜在画像の復元を試みることにより,画像接地対話とテキスト対話の両方を用いた応答生成モデルを学ぶことを提案する。 2つのタイプの対話の可能性は、条件付き変分オートエンコーディングフレームワークで学習される応答生成器と画像再構成器によって定式化される。 画像地上会話とテキストベースの会話の両方において実証的研究を行う。 第1シナリオでは、特に低リソース環境下でのイメージ接頭辞対話は、潜在画像とのテキスト対話によって効果的に強化されるが、第2シナリオでは、潜在画像は応答の内容を強化し、同時に文脈に関連づけられる。

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