論文の概要: DialoGLUE: A Natural Language Understanding Benchmark for Task-Oriented Dialogue

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.13570v2
• Date: Thu, 1 Oct 2020 00:00:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 20:47:15.864136
• Title: DialoGLUE: A Natural Language Understanding Benchmark for Task-Oriented Dialogue
• Title（参考訳）: DialoGLUE:タスク指向対話のための自然言語理解ベンチマーク
• Authors: Shikib Mehri, Mihail Eric, Dilek Hakkani-Tur
• Abstract要約: 本研究では,4つの自然言語理解タスクをカバーする7つのタスク指向対話データセットからなる公開ベンチマークであるDialoGLUE(Dialogue Language Understanding Evaluation)を紹介する。 我々は、いくつかの強力なベースラインモデルをリリースし、バニラBERTアーキテクチャの性能改善と、7つのタスクのうち5つの最先端の結果を示します。 DialoGLUEベンチマーク、ベースライン手法、評価スクリプトを通じて、我々はより汎用的なタスク指向対話モデルを開発する目標に向けて前進したいと考えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.729711165119472
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A long-standing goal of task-oriented dialogue research is the ability to flexibly adapt dialogue models to new domains. To progress research in this direction, we introduce DialoGLUE (Dialogue Language Understanding Evaluation), a public benchmark consisting of 7 task-oriented dialogue datasets covering 4 distinct natural language understanding tasks, designed to encourage dialogue research in representation-based transfer, domain adaptation, and sample-efficient task learning. We release several strong baseline models, demonstrating performance improvements over a vanilla BERT architecture and state-of-the-art results on 5 out of 7 tasks, by pre-training on a large open-domain dialogue corpus and task-adaptive self-supervised training. Through the DialoGLUE benchmark, the baseline methods, and our evaluation scripts, we hope to facilitate progress towards the goal of developing more general task-oriented dialogue models.
• Abstract（参考訳）: タスク指向対話研究の長年の目標は、新しいドメインに柔軟に対話モデルを適用する能力である。 本研究を進めるために,4つの異なる自然言語理解タスクをカバーする7つのタスク指向対話データセットからなる公開ベンチマークであるdialoglue (dialogue language understanding evaluation)を紹介する。 我々は,大規模なオープンドメイン対話コーパスとタスク適応型自己教師付きトレーニングを事前トレーニングすることにより,バニラbertアーキテクチャと7タスク中5タスクの最先端結果に対するパフォーマンス向上を示す,いくつかの強力なベースラインモデルをリリースする。 DialoGLUEベンチマーク、ベースライン手法、評価スクリプトを通じて、我々はより汎用的なタスク指向対話モデルを開発する目標に向けて前進したいと考えている。

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