論文の概要: A Tailored Pre-Training Model for Task-Oriented Dialog Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.13835v1
• Date: Fri, 24 Apr 2020 09:25:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-10 02:48:11.521474
• Title: A Tailored Pre-Training Model for Task-Oriented Dialog Generation
• Title（参考訳）: タスク指向ダイアログ生成のための事前学習モデル
• Authors: Jing Gu, Qingyang Wu, Chongruo Wu, Weiyan Shi, Zhou Yu
• Abstract要約: タスク指向対話システムのための事前訓練された役割交替言語モデル(PRAL)を提案する。 13個の既存のデータセットをクリーニングすることでタスク指向の対話事前学習データセットを導入する。 その結果,PRALは最先端の手法と同等以上の性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.05269529832447
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recent success of large pre-trained language models such as BERT and GPT-2 has suggested the effectiveness of incorporating language priors in downstream dialog generation tasks. However, the performance of pre-trained models on the dialog task is not as optimal as expected. In this paper, we propose a Pre-trained Role Alternating Language model (PRAL), designed specifically for task-oriented conversational systems. We adopted (Wu et al., 2019) that models two speakers separately. We also design several techniques, such as start position randomization, knowledge distillation, and history discount to improve pre-training performance. We introduce a task-oriented dialog pretraining dataset by cleaning 13 existing data sets. We test PRAL on three different downstream tasks. The results show that PRAL performs better or on par with state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 近年,BERT や GPT-2 のような大規模事前学習型言語モデルの成功により,ダウンストリームダイアログ生成タスクに言語事前を組み込むことの有効性が示唆されている。 しかし,対話タスクにおける事前学習モデルの性能は,期待したほど最適ではない。 本稿では,タスク指向対話システムに特化して設計されたPRAL(Pre-trained Role Alternating Language Model)を提案する。 2つの話者を別々にモデル化する(wu et al., 2019)。 また, 開始位置ランダム化, 知識蒸留, 履歴割引などの手法も設計し, 事前学習性能の向上を図っている。 13個の既存のデータセットをクリーニングすることでタスク指向の対話事前学習データセットを導入する。 我々は3つの下流タスクでPRALをテストする。 その結果,PRALは最先端手法と同等以上の性能を示した。

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