論文の概要: Modeling Long Context for Task-Oriented Dialogue State Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14080v1
• Date: Wed, 29 Apr 2020 11:02:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 13:43:17.152578
• Title: Modeling Long Context for Task-Oriented Dialogue State Generation
• Title（参考訳）: タスク指向対話状態生成のための長期文脈のモデル化
• Authors: Jun Quan and Deyi Xiong
• Abstract要約: 本稿では,シンプルで効果的な発話タグ付け手法と双方向言語モデルを用いたマルチタスク学習モデルを提案する。 提案手法は,入力対話コンテキストシーケンスが長い場合に,ベースラインの性能が著しく低下する,という問題を解決する。 本実験では,MultiWOZ 2.0データセットにおいて,ベースラインに対して7.03%の相対的改善を実現し,新しい最先端のジョイントゴール精度を52.04%に設定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.044300192906995
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Based on the recently proposed transferable dialogue state generator (TRADE) that predicts dialogue states from utterance-concatenated dialogue context, we propose a multi-task learning model with a simple yet effective utterance tagging technique and a bidirectional language model as an auxiliary task for task-oriented dialogue state generation. By enabling the model to learn a better representation of the long dialogue context, our approaches attempt to solve the problem that the performance of the baseline significantly drops when the input dialogue context sequence is long. In our experiments, our proposed model achieves a 7.03% relative improvement over the baseline, establishing a new state-of-the-art joint goal accuracy of 52.04% on the MultiWOZ 2.0 dataset.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,最近提案する発話結合対話コンテキストから対話状態を予測するトランスファラブル対話状態生成システム(trade)に基づいて,タスク指向対話状態生成のための補助タスクとして,単純かつ効果的な発話タグ付け手法と双方向言語モデルを用いたマルチタスク学習モデルを提案する。 提案手法は,長い対話コンテキストの表現性の向上をモデルが学べるようにすることで,入力対話コンテキストシーケンスが長い場合に,ベースラインの性能が著しく低下するという問題を解決する。 本実験では,MultiWOZ 2.0データセットにおいて,ベースラインに対する相対的改善を7.03%達成し,新しい最先端共同目標精度を52.04%とした。

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