論文の概要: Paraphrase Augmented Task-Oriented Dialog Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.07462v2
• Date: Sat, 2 May 2020 12:26:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 20:51:56.227777
• Title: Paraphrase Augmented Task-Oriented Dialog Generation
• Title（参考訳）: paraphrase拡張タスク指向ダイアログ生成
• Authors: Silin Gao, Yichi Zhang, Zhijian Ou and Zhou Yu
• Abstract要約: 本稿では,パラフレーズモデルと応答生成モデルを協調訓練するパラフレーズ拡張応答生成(PARG)フレームワークを提案する。 また、ダイアログ状態とダイアログアクトラベルに基づいて、パラフレーズトレーニングデータセットを自動構築する手法も設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.1790912977053
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural generative models have achieved promising performance on dialog generation tasks if given a huge data set. However, the lack of high-quality dialog data and the expensive data annotation process greatly limit their application in real-world settings. We propose a paraphrase augmented response generation (PARG) framework that jointly trains a paraphrase model and a response generation model to improve the dialog generation performance. We also design a method to automatically construct paraphrase training data set based on dialog state and dialog act labels. PARG is applicable to various dialog generation models, such as TSCP (Lei et al., 2018) and DAMD (Zhang et al., 2019). Experimental results show that the proposed framework improves these state-of-the-art dialog models further on CamRest676 and MultiWOZ. PARG also significantly outperforms other data augmentation methods in dialog generation tasks, especially under low resource settings.
• Abstract（参考訳）: ニューラル生成モデルは、巨大なデータセットが与えられた場合、ダイアログ生成タスクで有望なパフォーマンスを達成した。 しかし、高品質なダイアログデータの欠如と高価なデータアノテーションプロセスは、実際の設定でアプリケーションを大幅に制限している。 本稿では,対話生成性能を向上させるために,パラフレーズモデルと応答生成モデルを共同で訓練するパラフレーズ拡張応答生成(PARG)フレームワークを提案する。 また、ダイアログ状態とダイアログアクトラベルに基づいて、パラフレーズトレーニングデータセットを自動構築する手法も設計する。 PARGはTSCP(Lei et al., 2018)やDAMD(Zhang et al., 2019)といった様々なダイアログ生成モデルに適用できる。 実験結果から,CamRest676およびMultiWOZ上でのこれらの最先端対話モデルの改善が示されている。 PARGは、特にリソース設定の低いダイアログ生成タスクにおいて、他のデータ拡張メソッドよりも大幅に優れています。

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