論文の概要: Template Guided Text Generation for Task-Oriented Dialogue

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.15006v2
• Date: Fri, 13 Nov 2020 21:08:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 04:41:47.158383
• Title: Template Guided Text Generation for Task-Oriented Dialogue
• Title（参考訳）: タスク指向対話のためのテンプレート案内テキスト生成
• Authors: Mihir Kale, Abhinav Rastogi
• Abstract要約: Google Assistant、Amazon Alexa、Apple Siriなどのバーチャルアシスタントを使えば、ユーザーは自然言語を使ってWeb上の多数のサービスやAPIと対話できる。 本研究では,多数のAPIにまたがる1つのドメイン非依存モデルを用いて,自然言語生成のための2つの手法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.690158790639131
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Virtual assistants such as Google Assistant, Amazon Alexa, and Apple Siri enable users to interact with a large number of services and APIs on the web using natural language. In this work, we investigate two methods for Natural Language Generation (NLG) using a single domain-independent model across a large number of APIs. First, we propose a schema-guided approach which conditions the generation on a schema describing the API in natural language. Our second method investigates the use of a small number of templates, growing linearly in number of slots, to convey the semantics of the API. To generate utterances for an arbitrary slot combination, a few simple templates are first concatenated to give a semantically correct, but possibly incoherent and ungrammatical utterance. A pre-trained language model is subsequently employed to rewrite it into coherent, natural sounding text. Through automatic metrics and human evaluation, we show that our method improves over strong baselines, is robust to out-of-domain inputs and shows improved sample efficiency.
• Abstract（参考訳）: Google Assistant、Amazon Alexa、Apple Siriといったバーチャルアシスタントを使えば、ユーザは自然言語を使ってWeb上の多数のサービスやAPIと対話できる。 本研究では,多数のAPIにまたがる単一ドメイン非依存モデルを用いて,自然言語生成(NLG)の2つの手法について検討する。 まず,apiを自然言語で記述したスキーマ生成を条件としたスキーマ誘導手法を提案する。 第2の方法は,APIのセマンティクスを伝えるために,少数のテンプレートを使用し,スロット数を線形に増加させることである。 任意のスロットの組み合わせに対する発話を生成するために、まずいくつかの単純なテンプレートを連結して意味論的に正しいが、不整合で非文法的な発話を与える。 その後、事前学習された言語モデルを使用して、コヒーレントで自然な発音テキストに書き換える。 自動測定と人的評価により,本手法は強力なベースラインよりも改善され,ドメイン外の入力に頑健であり,サンプル効率が向上することを示す。

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