Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning to Plan and Realize Separately for Open-Ended Dialogue Systems

論文の概要: Learning to Plan and Realize Separately for Open-Ended Dialogue Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.12506v2
Date: Sun, 4 Oct 2020 23:57:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-14 08:44:21.568453
Title: Learning to Plan and Realize Separately for Open-Ended Dialogue Systems
Title（参考訳）: オープンエンド対話システムの設計と実現のための学習
Authors: Sashank Santhanam, Zhuo Cheng, Brodie Mather, Bonnie Dorr, Archna Bhatia, Bryanna Hebenstreit, Alan Zemel, Adam Dalton, Tomek Strzalkowski and Samira Shaikh
Abstract要約: 生成を、計画と実現の2つのフェーズに分離します。プロセスから計画と実現への分離は、エンドツーエンドのアプローチよりも優れていることを実証します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.790365778349838
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Achieving true human-like ability to conduct a conversation remains an elusive goal for open-ended dialogue systems. We posit this is because extant approaches towards natural language generation (NLG) are typically construed as end-to-end architectures that do not adequately model human generation processes. To investigate, we decouple generation into two separate phases: planning and realization. In the planning phase, we train two planners to generate plans for response utterances. The realization phase uses response plans to produce an appropriate response. Through rigorous evaluations, both automated and human, we demonstrate that decoupling the process into planning and realization performs better than an end-to-end approach.
Abstract（参考訳）: 会話を行う真の人間的な能力を達成することは、オープンエンドの対話システムにとって、明白な目標である。これは、現在、自然言語生成(NLG)へのアプローチが、人間の生成プロセスを適切にモデル化しないエンドツーエンドアーキテクチャとして解釈されているためである。そこで我々は,生成を計画と実現の2つの段階に分けた。計画段階では,2つのプランナーを訓練し,応答発話の計画を生成する。実現フェーズでは、適切な応答を生成するためにレスポンスプランを使用する。自動化と人間両方の厳密な評価を通じて、プロセスの計画と実現への分離がエンドツーエンドのアプローチよりも優れていることを示す。

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