論文の概要: UniConv: A Unified Conversational Neural Architecture for Multi-domain
Task-oriented Dialogues
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14307v2
- Date: Sun, 15 Nov 2020 03:52:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-08 12:49:59.859987
- Title: UniConv: A Unified Conversational Neural Architecture for Multi-domain
Task-oriented Dialogues
- Title（参考訳）: uniconv:マルチドメインタスク指向対話のための統一対話型ニューラルアーキテクチャ
- Authors: Hung Le, Doyen Sahoo, Chenghao Liu, Nancy F. Chen, Steven C.H. Hoi
- Abstract要約: ユニコンブ」はタスク指向対話におけるエンドツーエンド対話システムのための新しい統合型ニューラルネットワークである。
我々は、MultiWOZ2.1ベンチマークにおいて、対話状態追跡、コンテキスト・ツー・テキスト、エンドツーエンド設定の包括的な実験を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 101.96097419995556
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Building an end-to-end conversational agent for multi-domain task-oriented
dialogues has been an open challenge for two main reasons. First, tracking
dialogue states of multiple domains is non-trivial as the dialogue agent must
obtain complete states from all relevant domains, some of which might have
shared slots among domains as well as unique slots specifically for one domain
only. Second, the dialogue agent must also process various types of information
across domains, including dialogue context, dialogue states, and database, to
generate natural responses to users. Unlike the existing approaches that are
often designed to train each module separately, we propose "UniConv" -- a novel
unified neural architecture for end-to-end conversational systems in
multi-domain task-oriented dialogues, which is designed to jointly train (i) a
Bi-level State Tracker which tracks dialogue states by learning signals at both
slot and domain level independently, and (ii) a Joint Dialogue Act and Response
Generator which incorporates information from various input components and
models dialogue acts and target responses simultaneously. We conduct
comprehensive experiments in dialogue state tracking, context-to-text, and
end-to-end settings on the MultiWOZ2.1 benchmark, achieving superior
performance over competitive baselines.
- Abstract（参考訳）: マルチドメインタスク指向対話のためのエンドツーエンド対話エージェントの構築は,2つの主な理由から,オープンな課題となっている。
まず、対話エージェントは関連するすべてのドメインから完全な状態を取得しなければならないため、複数のドメインの対話状態を追跡することは簡単ではない。
第2に、対話エージェントは、対話コンテキスト、対話状態、データベースなど、ドメイン間で様々な種類の情報を処理して、ユーザに対する自然な応答を生成する必要がある。
各モジュールを個別にトレーニングするためにしばしば設計された既存のアプローチとは異なり、我々は、マルチドメインタスク指向対話におけるエンドツーエンド会話システムのための新しい統一ニューラルアーキテクチャである「uniconv」を提案する。
(i)スロットレベルとドメインレベルでそれぞれ独立して信号を学習して対話状態を追跡するバイレベル状態追跡装置
二 様々な入力成分からの情報を組み込んだ共同対話行為及び応答発生装置であって、対話行為及び対象応答をモデル化すること。
我々は、マルチウォズ2.1ベンチマークにおいて、対話状態追跡、コンテキスト・ツー・テキスト、エンドツーエンド設定の包括的な実験を行い、競合ベースラインよりも優れたパフォーマンスを達成する。
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