論文の概要: Is Your Goal-Oriented Dialog Model Performing Really Well? Empirical
Analysis of System-wise Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.07362v1
- Date: Fri, 15 May 2020 05:20:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-02 22:25:38.160092
- Title: Is Your Goal-Oriented Dialog Model Performing Really Well? Empirical
Analysis of System-wise Evaluation
- Title（参考訳）: 目標指向のダイアログモデルのパフォーマンスは本当に良好か?
システム評価の実証分析
- Authors: Ryuichi Takanobu, Qi Zhu, Jinchao Li, Baolin Peng, Jianfeng Gao,
Minlie Huang
- Abstract要約: 本稿では,異なる設定の異なるモジュールから構成される異なるダイアログシステムについて,実験的検討を行った。
この結果から, 粗粒度ラベルで学習した連系や終端モデルを用いたシステムよりも, 細粒度監視信号を用いて訓練したパイプラインダイアログシステムの方が, 高い性能が得られることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 114.48767388174218
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: There is a growing interest in developing goal-oriented dialog systems which
serve users in accomplishing complex tasks through multi-turn conversations.
Although many methods are devised to evaluate and improve the performance of
individual dialog components, there is a lack of comprehensive empirical study
on how different components contribute to the overall performance of a dialog
system. In this paper, we perform a system-wise evaluation and present an
empirical analysis on different types of dialog systems which are composed of
different modules in different settings. Our results show that (1) a pipeline
dialog system trained using fine-grained supervision signals at different
component levels often obtains better performance than the systems that use
joint or end-to-end models trained on coarse-grained labels, (2)
component-wise, single-turn evaluation results are not always consistent with
the overall performance of a dialog system, and (3) despite the discrepancy
between simulators and human users, simulated evaluation is still a valid
alternative to the costly human evaluation especially in the early stage of
development.
- Abstract（参考訳）: マルチターン会話を通じて複雑なタスクをユーザに提供する,目標指向対話システムの開発への関心が高まっている。
個々のダイアログコンポーネントの性能を評価・改善するために多くの手法が考案されているが、ダイアログシステム全体のパフォーマンスにどのように異なるコンポーネントが貢献するかに関する包括的な実証研究は乏しい。
本稿では,異なる設定で異なるモジュールから構成される異なるタイプのダイアログシステムについて,システムワイドな評価を行い,実証的な分析を行う。
Our results show that (1) a pipeline dialog system trained using fine-grained supervision signals at different component levels often obtains better performance than the systems that use joint or end-to-end models trained on coarse-grained labels, (2) component-wise, single-turn evaluation results are not always consistent with the overall performance of a dialog system, and (3) despite the discrepancy between simulators and human users, simulated evaluation is still a valid alternative to the costly human evaluation especially in the early stage of development.
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