論文の概要: ConvAI3: Generating Clarifying Questions for Open-Domain Dialogue Systems (ClariQ)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.11352v1
• Date: Wed, 23 Sep 2020 19:48:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-15 16:29:00.777789
• Title: ConvAI3: Generating Clarifying Questions for Open-Domain Dialogue Systems (ClariQ)
• Title（参考訳）: ConvAI3:オープンドメイン対話システム(ClariQ)のための明確化質問の生成
• Authors: Mohammad Aliannejadi and Julia Kiseleva and Aleksandr Chuklin and Jeff Dalton and Mikhail Burtsev
• Abstract要約: 本論文では,対話システムに対する質問の明確化に関する課題について詳述する(ClariQ)。 このチャレンジは、2020年のSearch Oriented Conversational AI (SCAI) EMNLPワークショップで、ConvAI3(Conversational AI Challenge series)の一部として組織されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.60303062063663
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This document presents a detailed description of the challenge on clarifying questions for dialogue systems (ClariQ). The challenge is organized as part of the Conversational AI challenge series (ConvAI3) at Search Oriented Conversational AI (SCAI) EMNLP workshop in 2020. The main aim of the conversational systems is to return an appropriate answer in response to the user requests. However, some user requests might be ambiguous. In IR settings such a situation is handled mainly thought the diversification of the search result page. It is however much more challenging in dialogue settings with limited bandwidth. Therefore, in this challenge, we provide a common evaluation framework to evaluate mixed-initiative conversations. Participants are asked to rank clarifying questions in an information-seeking conversations. The challenge is organized in two stages where in Stage 1 we evaluate the submissions in an offline setting and single-turn conversations. Top participants of Stage 1 get the chance to have their model tested by human annotators.
• Abstract（参考訳）: 本論文では,対話システム(ClariQ)に関する質問を明確にするための課題について詳述する。 このチャレンジは、2020年のSearch Oriented Conversational AI (SCAI) EMNLPワークショップで、ConvAI3(ConvAI3)の一部として組織されている。 会話システムの主な目的は、ユーザの要求に応じて適切な回答を返すことである。 しかし、一部のユーザーリクエストはあいまいかもしれない。 irの設定では、このような状況は主に検索結果ページの多様化を考慮に入れられている。 しかし、帯域幅が限られている対話設定ではもっと難しい。 そこで本稿では,混合開始会話を評価するための共通評価フレームワークを提案する。 参加者は、情報検索の会話で明確な質問をランク付けするよう求められる。 課題は2つのステージにまとめられ、ステージ1では、オフライン設定とシングルターン会話で応募を評価する。 ステージ1のトップ参加者は、人間のアノテーションによってモデルをテストする機会を得る。

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