論文の概要: Exploring Recurrent, Memory and Attention Based Architectures for Scoring Interactional Aspects of Human-Machine Text Dialog

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.09834v1
• Date: Wed, 20 May 2020 03:23:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 06:14:48.329571
• Title: Exploring Recurrent, Memory and Attention Based Architectures for Scoring Interactional Aspects of Human-Machine Text Dialog
• Title（参考訳）: ヒューマンマシンテキスト対話の対話的側面をスコアリングするためのリカレント・メモリ・アテンションベースアーキテクチャの検討
• Authors: Vikram Ramanarayanan and Matthew Mulholland and Debanjan Ghosh
• Abstract要約: 本稿は、複数のニューラルアーキテクチャを調べるために、この方向の以前の研究に基づいている。 我々は,クラウドベースの対話システムと対話する人間の学習者からテキストダイアログの対話データベース上で実験を行う。 複数のアーキテクチャの融合は、専門家間の合意に比較して、我々の自動スコアリングタスクにおいて有能に機能することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.209192502526285
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: An important step towards enabling English language learners to improve their conversational speaking proficiency involves automated scoring of multiple aspects of interactional competence and subsequent targeted feedback. This paper builds on previous work in this direction to investigate multiple neural architectures -- recurrent, attention and memory based -- along with feature-engineered models for the automated scoring of interactional and topic development aspects of text dialog data. We conducted experiments on a conversational database of text dialogs from human learners interacting with a cloud-based dialog system, which were triple-scored along multiple dimensions of conversational proficiency. We find that fusion of multiple architectures performs competently on our automated scoring task relative to expert inter-rater agreements, with (i) hand-engineered features passed to a support vector learner and (ii) transformer-based architectures contributing most prominently to the fusion.
• Abstract（参考訳）: 英語学習者が会話能力を向上させるための重要なステップは、対話能力とその後の目標フィードバックの複数の側面の自動スコアリングである。 本稿は,複数のニューラルアーキテクチャ(リカレント,アテンション,メモリベース)と,テキストダイアログデータの対話的およびトピック開発を自動評価するための特徴工学的モデルについて検討する。 本研究は,対話能力の多次元に沿って3次元に配置された,クラウドベースの対話システムと対話する人間学習者の会話対話データベースの実験を行った。 複数のアーキテクチャの融合は、専門家間の合意に対して、我々の自動スコアリングタスクにおいて有能に機能することがわかった。 (i)サポートベクター学習者に渡される手作業による特徴と (ii) 融合に最も寄与する変圧器ベースのアーキテクチャ。

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