論文の概要: Conversational Semantic Parsing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.13655v1
- Date: Mon, 28 Sep 2020 22:08:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-13 20:55:40.508296
- Title: Conversational Semantic Parsing
- Title（参考訳）: 会話セマンティックパーシング
- Authors: Armen Aghajanyan, Jean Maillard, Akshat Shrivastava, Keith Diedrick,
Mike Haeger, Haoran Li, Yashar Mehdad, Ves Stoyanov, Anuj Kumar, Mike Lewis,
Sonal Gupta
- Abstract要約: 共参照解決やコンテキスト転送といったセッションベースのプロパティは、パイプラインシステムで下流で処理される。
60kの発話からなる20kセッションからなる,セッションベースで構成型タスク指向構文解析データセットを新たにリリースする。
セッションベース解析のためのSeq2Seqモデルの新たなファミリーを提案し、ATIS, SNIPS, TOP, DSTC2における現在の最先端技術と同等の性能を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.954321571100294
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The structured representation for semantic parsing in task-oriented assistant
systems is geared towards simple understanding of one-turn queries. Due to the
limitations of the representation, the session-based properties such as
co-reference resolution and context carryover are processed downstream in a
pipelined system. In this paper, we propose a semantic representation for such
task-oriented conversational systems that can represent concepts such as
co-reference and context carryover, enabling comprehensive understanding of
queries in a session. We release a new session-based, compositional
task-oriented parsing dataset of 20k sessions consisting of 60k utterances.
Unlike Dialog State Tracking Challenges, the queries in the dataset have
compositional forms. We propose a new family of Seq2Seq models for the
session-based parsing above, which achieve better or comparable performance to
the current state-of-the-art on ATIS, SNIPS, TOP and DSTC2. Notably, we improve
the best known results on DSTC2 by up to 5 points for slot-carryover.
- Abstract（参考訳）: タスク指向アシスタントシステムにおける意味解析のための構造化表現は、ワンターンクエリの単純な理解に向けられている。
表現の制限のため、コリファレンスレゾリューションやコンテキストキャリーオーバといったセッションベースのプロパティは、パイプライン化されたシステムで下流で処理される。
本稿では,協調参照やコンテキストキャリーオーバといった概念を表現できるタスク指向対話システムのための意味表現を提案し,セッション内の問合せの包括的理解を可能にする。
我々は,60k発話からなる20kセッションからなる新しいセッションベース,コンポジション型タスク指向構文解析データセットをリリースする。
Dialog State Tracking Challengesとは異なり、データセットのクエリは構成形式を持つ。
セッションベース解析のためのSeq2Seqモデルの新たなファミリーを提案し、ATIS, SNIPS, TOP, DSTC2における現在の最先端技術と同等の性能を実現する。
特に、dstc2の最もよく知られた結果を、スロットキャリオーバで最大5ポイント改善します。
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