論文の概要: Filtering before Iteratively Referring for Knowledge-Grounded Response Selection in Retrieval-Based Chatbots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14550v2
• Date: Mon, 21 Sep 2020 06:50:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 03:56:48.297230
• Title: Filtering before Iteratively Referring for Knowledge-Grounded Response Selection in Retrieval-Based Chatbots
• Title（参考訳）: 検索型チャットボットにおける知識獲得型応答選択のための反復参照前のフィルタリング
• Authors: Jia-Chen Gu, Zhen-Hua Ling, Quan Liu, Zhigang Chen, Xiaodan Zhu
• Abstract要約: 本稿では,FIRE(Iteratively Referring)の前にフィルタリングという手法を提案する。 FIREはPERSONA-CHATデータセットにおいて,2.8%,4.1%以上のマージンで従来の手法よりも優れていた。 また、知識基盤プロセスの可視化により、FIREはより解釈可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.52403181244952
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The challenges of building knowledge-grounded retrieval-based chatbots lie in how to ground a conversation on its background knowledge and how to match response candidates with both context and knowledge simultaneously. This paper proposes a method named Filtering before Iteratively REferring (FIRE) for this task. In this method, a context filter and a knowledge filter are first built, which derive knowledge-aware context representations and context-aware knowledge representations respectively by global and bidirectional attention. Besides, the entries irrelevant to the conversation are discarded by the knowledge filter. After that, iteratively referring is performed between context and response representations as well as between knowledge and response representations, in order to collect deep matching features for scoring response candidates. Experimental results show that FIRE outperforms previous methods by margins larger than 2.8% and 4.1% on the PERSONA-CHAT dataset with original and revised personas respectively, and margins larger than 3.1% on the CMU_DoG dataset in terms of top-1 accuracy. We also show that FIRE is more interpretable by visualizing the knowledge grounding process.
• Abstract（参考訳）: 知識に基づく検索ベースのチャットボットを構築する際の課題は、その背景知識と、応答候補とコンテキストと知識を同時にマッチングする方法にある。 本稿では,FIRE(Iteratively Referring)の前にフィルタリングという手法を提案する。 本手法では、まず、グローバルおよび双方向の注意によってそれぞれ知識認識コンテキスト表現と文脈認識ナレッジ表現を導出するコンテキストフィルタと知識フィルタを構築した。 また、会話に無関係なエントリは知識フィルタによって破棄される。 その後、応答候補のスコア付けのための深いマッチング特徴を収集するために、文脈表現と応答表現と知識表現と応答表現とを反復的に参照する。 実験の結果、FIREはPERSONA-CHATデータセットでそれぞれ2.8%以上のマージンと4.1%のマージン、CMU_DoGデータセットでは3.1%以上のマージンをトップ1の精度で上回っていることがわかった。 また、知識基盤プロセスの可視化により、FIREはより解釈可能であることを示す。

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