論文の概要: Is this Dialogue Coherent? Learning from Dialogue Acts and Entities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.10157v1
• Date: Wed, 17 Jun 2020 21:02:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-19 20:54:06.914072
• Title: Is this Dialogue Coherent? Learning from Dialogue Acts and Entities
• Title（参考訳）: この対話はコヒーレントか? 対話行為や実体から学ぶ
• Authors: Alessandra Cervone, Giuseppe Riccardi
• Abstract要約: スイッチボード・コヒーレンス・コーパス(SWBD-Coh)コーパス(Switchboard Coherence corpus,SWBD-Coh)を作成する。 コーパスの統計的分析は、ターンコヒーレンス知覚がエンティティの分布パターンによってどのように影響を受けるかを示している。 DA情報とエンティティ情報を組み合わせたモデルでは,応答選択とターンコヒーレンス評価の両面で最高の性能が得られることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.44143808977209
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we investigate the human perception of coherence in open-domain dialogues. In particular, we address the problem of annotating and modeling the coherence of next-turn candidates while considering the entire history of the dialogue. First, we create the Switchboard Coherence (SWBD-Coh) corpus, a dataset of human-human spoken dialogues annotated with turn coherence ratings, where next-turn candidate utterances ratings are provided considering the full dialogue context. Our statistical analysis of the corpus indicates how turn coherence perception is affected by patterns of distribution of entities previously introduced and the Dialogue Acts used. Second, we experiment with different architectures to model entities, Dialogue Acts and their combination and evaluate their performance in predicting human coherence ratings on SWBD-Coh. We find that models combining both DA and entity information yield the best performances both for response selection and turn coherence rating.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,オープンドメイン対話におけるコヒーレンス知覚について検討する。 特に,対話の歴史全体を考慮しながら,次回候補の一貫性を注釈化しモデル化する問題に対処する。 まず、スイッチボード・コヒーレンス(swbd-coh)コーパスを作成し、全対話コンテキストを考慮した次回候補発話評価を提供する。 コーパスを統計的に分析した結果,従来導入されていた実体の分布パターンや対話法がターンコヒーレンス認知に与える影響が示唆された。 第2に,SWBD-Coh上での人間コヒーレンス評価の予測において,エンティティ,対話行為,それらの組み合わせをモデル化し,それらの性能を評価するために,異なるアーキテクチャを実験する。 DA情報とエンティティ情報を組み合わせたモデルでは,応答選択とターンコヒーレンス評価の両面で最高の性能が得られることがわかった。

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