論文の概要: Task-Oriented Dialogue as Dataflow Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.11423v3
• Date: Thu, 11 Feb 2021 00:10:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-15 04:51:09.968834
• Title: Task-Oriented Dialogue as Dataflow Synthesis
• Title（参考訳）: データフロー合成としてのタスク指向対話
• Authors: Semantic Machines, Jacob Andreas, John Bufe, David Burkett, Charles Chen, Josh Clausman, Jean Crawford, Kate Crim, Jordan DeLoach, Leah Dorner, Jason Eisner, Hao Fang, Alan Guo, David Hall, Kristin Hayes, Kellie Hill, Diana Ho, Wendy Iwaszuk, Smriti Jha, Dan Klein, Jayant Krishnamurthy, Theo Lanman, Percy Liang, Christopher H Lin, Ilya Lintsbakh, Andy McGovern, Aleksandr Nisnevich, Adam Pauls, Dmitrij Petters, Brent Read, Dan Roth, Subhro Roy, Jesse Rusak, Beth Short, Div Slomin, Ben Snyder, Stephon Striplin, Yu Su, Zachary Tellman, Sam Thomson, Andrei Vorobev, Izabela Witoszko, Jason Wolfe, Abby Wray, Yuchen Zhang, Alexander Zotov
• Abstract要約: 本稿では,対話状態がデータフローグラフとして表現されるタスク指向対話へのアプローチについて述べる。 対話エージェントは、各ユーザの発話を、このグラフを拡張するプログラムにマッピングする。 我々は、イベント、天気、場所、人々に関する複雑な対話を特徴とする、新しいデータセットであるSMCalFlowを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 158.77123205487334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We describe an approach to task-oriented dialogue in which dialogue state is represented as a dataflow graph. A dialogue agent maps each user utterance to a program that extends this graph. Programs include metacomputation operators for reference and revision that reuse dataflow fragments from previous turns. Our graph-based state enables the expression and manipulation of complex user intents, and explicit metacomputation makes these intents easier for learned models to predict. We introduce a new dataset, SMCalFlow, featuring complex dialogues about events, weather, places, and people. Experiments show that dataflow graphs and metacomputation substantially improve representability and predictability in these natural dialogues. Additional experiments on the MultiWOZ dataset show that our dataflow representation enables an otherwise off-the-shelf sequence-to-sequence model to match the best existing task-specific state tracking model. The SMCalFlow dataset and code for replicating experiments are available at https://www.microsoft.com/en-us/research/project/dataflow-based-dialogue-semantic-machines.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,対話状態をデータフローグラフとして表現するタスク指向対話のアプローチについて述べる。 対話エージェントは、各ユーザの発話を、このグラフを拡張するプログラムにマップする。 プログラムには参照のためのメタ計算演算子と、以前のターンからデータフローフラグメントを再利用するリビジョンが含まれる。 グラフベースの状態は複雑なユーザインテントの表現と操作を可能にし、明示的なメタ計算によって学習モデルの予測が容易になります。 新しいデータセットであるsmcalflowを導入し、イベント、天気、場所、人々に関する複雑な対話を特徴付ける。 データフローグラフとメタ計算は、これらの自然な対話における表現可能性と予測可能性を大幅に改善することを示す。 MultiWOZデータセットのさらなる実験により、我々のデータフロー表現は、既存のタスク固有状態追跡モデルに適合するように、オフザシェルのシーケンス・ツー・シーケンスモデルを可能にする。 smcalflowデータセットと複製実験用のコードは、https://www.microsoft.com/en-us/research/project/dataflow-based-dialogue-semantic-machinesで入手できる。

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