論文の概要: Probing Neural Dialog Models for Conversational Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.08331v1
• Date: Sun, 7 Jun 2020 17:32:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 07:12:33.377563
• Title: Probing Neural Dialog Models for Conversational Understanding
• Title（参考訳）: 会話理解のためのニューラルダイアログモデルの探索
• Authors: Abdelrhman Saleh, Tovly Deutsch, Stephen Casper, Yonatan Belinkov, Stuart Shieber
• Abstract要約: ニューラルオープンドメインダイアログシステムで学習した内部表現を解析する。 この結果から,標準のオープンドメインダイアログシステムでは解答が困難であることが示唆された。 また、ダイアログのダイアログ的ターンテイク性は、これらのモデルによって完全に活用されていないことも判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.76744391202041
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The predominant approach to open-domain dialog generation relies on end-to-end training of neural models on chat datasets. However, this approach provides little insight as to what these models learn (or do not learn) about engaging in dialog. In this study, we analyze the internal representations learned by neural open-domain dialog systems and evaluate the quality of these representations for learning basic conversational skills. Our results suggest that standard open-domain dialog systems struggle with answering questions, inferring contradiction, and determining the topic of conversation, among other tasks. We also find that the dyadic, turn-taking nature of dialog is not fully leveraged by these models. By exploring these limitations, we highlight the need for additional research into architectures and training methods that can better capture high-level information about dialog.
• Abstract（参考訳）: オープンドメインダイアログ生成に対する主要なアプローチは、チャットデータセット上のニューラルモデルのエンドツーエンドトレーニングに依存している。 しかしながら、このアプローチは、これらのモデルがダイアログへの関与について何を学ぶ(あるいは学習しない)かについての洞察をほとんど与えない。 本研究では,ニューラルオープンドメインダイアログシステムで学習した内部表現を分析し,これらの表現の質を評価する。 この結果から,標準オープンドメインダイアログシステムは,質問への回答や矛盾の推測,会話の話題の決定に苦慮していることが示唆された。 また、ダイアログのダイアログ的ターンテイク性は、これらのモデルによって完全には活用されない。 これらの制限を探索することで、ダイアログに関する高レベル情報をよりよくキャプチャできるアーキテクチャとトレーニング方法に関するさらなる研究の必要性を強調します。

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