論文の概要: Designing Precise and Robust Dialogue Response Evaluators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.04908v2
• Date: Fri, 24 Apr 2020 04:01:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-14 20:53:57.329585
• Title: Designing Precise and Robust Dialogue Response Evaluators
• Title（参考訳）: 高精度かつロバストな対話応答評価器の設計
• Authors: Tianyu Zhao, Divesh Lala, Tatsuya Kawahara
• Abstract要約: 我々は,参照自由評価器を構築し,半教師付きトレーニングと事前訓練言語モデルのパワーを活用することを提案する。 実験結果から,提案した評価器は人的判断と強い相関(>0.6)を達成できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.137244385158034
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatic dialogue response evaluator has been proposed as an alternative to automated metrics and human evaluation. However, existing automatic evaluators achieve only moderate correlation with human judgement and they are not robust. In this work, we propose to build a reference-free evaluator and exploit the power of semi-supervised training and pretrained (masked) language models. Experimental results demonstrate that the proposed evaluator achieves a strong correlation (> 0.6) with human judgement and generalizes robustly to diverse responses and corpora. We open-source the code and data in https://github.com/ZHAOTING/dialog-processing.
• Abstract（参考訳）: 自動対話応答評価器は、自動メトリクスと人的評価の代替として提案されている。 しかし、既存の自動評価器は人間の判断と適度な相関しか得られず、堅牢ではない。 本研究では,参照のない評価器の構築と,半教師付きトレーニングと事前訓練(マスク)言語モデルの活用を提案する。 実験結果から,提案した評価器は人間の判断と強い相関(>0.6)を達成し,多様な応答やコーパスに頑健に一般化することが示された。 コードとデータはhttps://github.com/ZHAOTING/dialog-processing.comで公開しています。

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