論文の概要: Contextualize Knowledge Bases with Transformer for End-to-end Task-Oriented Dialogue Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.05740v4
• Date: Wed, 29 Sep 2021 09:50:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-08 07:00:02.347292
• Title: Contextualize Knowledge Bases with Transformer for End-to-end Task-Oriented Dialogue Systems
• Title（参考訳）: エンドツーエンドタスク指向対話システムのための変圧器を用いた文脈的知識ベース
• Authors: Yanjie Gou, Yinjie Lei, Lingqiao Liu, Yong Dai, Chunxu Shen
• Abstract要約: KBをシーケンスとして扱うCOntext-aware Memory Enhanced Transformer framework (COMET)を提案する。 広範にわたる実験により,我々のCOMETフレームワークは,芸術的状況よりも優れた性能が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.347325247064944
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Incorporating knowledge bases (KB) into end-to-end task-oriented dialogue systems is challenging, since it requires to properly represent the entity of KB, which is associated with its KB context and dialogue context. The existing works represent the entity with only perceiving a part of its KB context, which can lead to the less effective representation due to the information loss, and adversely favor KB reasoning and response generation. To tackle this issue, we explore to fully contextualize the entity representation by dynamically perceiving all the relevant entities} and dialogue history. To achieve this, we propose a COntext-aware Memory Enhanced Transformer framework (COMET), which treats the KB as a sequence and leverages a novel Memory Mask to enforce the entity to only focus on its relevant entities and dialogue history, while avoiding the distraction from the irrelevant entities. Through extensive experiments, we show that our COMET framework can achieve superior performance over the state of the arts.
• Abstract（参考訳）: 知識ベース(KB)をエンドツーエンドのタスク指向対話システムに組み込むことは、KBコンテキストと対話コンテキストに関連するKBの実体を適切に表現する必要があるため、困難である。 既存の作業は、KBコンテキストの一部しか認識していないエンティティを表しており、情報損失による効率の低下を招き、KB推論と応答生成を悪用する可能性がある。 この問題に取り組むため,我々は,関連するすべてのエンティティと対話履歴を動的に知覚することにより,エンティティ表現を完全にコンテキスト化する。 そこで本稿では,kbをシーケンスとして扱い,新たなメモリマスクを活用し,関連するエンティティや対話履歴のみに注目するよう強制し,無関係なエンティティからの邪魔を回避し,コンテキスト認識型メモリ拡張トランスフォーマフレームワーク(comet)を提案する。 広範にわたる実験により,我々のCOMETフレームワークは,芸術の状況よりも優れた性能が得られることを示す。

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