論文の概要: RiSAWOZ: A Large-Scale Multi-Domain Wizard-of-Oz Dataset with Rich
Semantic Annotations for Task-Oriented Dialogue Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.08738v1
- Date: Sat, 17 Oct 2020 08:18:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-06 11:47:35.912539
- Title: RiSAWOZ: A Large-Scale Multi-Domain Wizard-of-Oz Dataset with Rich
Semantic Annotations for Task-Oriented Dialogue Modeling
- Title（参考訳）: RiSAWOZ:タスク指向対話モデリングのためのリッチセマンティックアノテーション付き大規模マルチドメイン・ウィザード・オブ・オズのデータセット
- Authors: Jun Quan, Shian Zhang, Qian Cao, Zizhong Li and Deyi Xiong
- Abstract要約: RiSAWOZ は、Rich Semantic s を用いた大規模マルチドメインの Chinese Wizard-of-Oz データセットである。
11.2Kのヒューマン・ツー・ヒューマン(H2H)マルチターン・アノテート・ダイアログを含み、12ドメインにまたがる150K以上の発話がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.75880078666584
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In order to alleviate the shortage of multi-domain data and to capture
discourse phenomena for task-oriented dialogue modeling, we propose RiSAWOZ, a
large-scale multi-domain Chinese Wizard-of-Oz dataset with Rich Semantic
Annotations. RiSAWOZ contains 11.2K human-to-human (H2H) multi-turn
semantically annotated dialogues, with more than 150K utterances spanning over
12 domains, which is larger than all previous annotated H2H conversational
datasets. Both single- and multi-domain dialogues are constructed, accounting
for 65% and 35%, respectively. Each dialogue is labeled with comprehensive
dialogue annotations, including dialogue goal in the form of natural language
description, domain, dialogue states and acts at both the user and system side.
In addition to traditional dialogue annotations, we especially provide
linguistic annotations on discourse phenomena, e.g., ellipsis and coreference,
in dialogues, which are useful for dialogue coreference and ellipsis resolution
tasks. Apart from the fully annotated dataset, we also present a detailed
description of the data collection procedure, statistics and analysis of the
dataset. A series of benchmark models and results are reported, including
natural language understanding (intent detection & slot filling), dialogue
state tracking and dialogue context-to-text generation, as well as coreference
and ellipsis resolution, which facilitate the baseline comparison for future
research on this corpus.
- Abstract（参考訳）: タスク指向対話モデリングにおけるマルチドメインデータの不足を軽減し,談話現象を捉えるために,Rich Semantic Annotationsを用いた大規模マルチドメイン中国語ウィザード・オブ・オズのデータセットRiSAWOZを提案する。
RiSAWOZは11.2Kの人間対人間(H2H)のマルチターン・アノテート・ダイアログを含み、12ドメインにまたがる150K以上の発話は、以前のすべてのアノテートH2H会話データセットよりも大きい。
シングルドメインとマルチドメインの両方の対話が構築され、それぞれ65%と35%を占めている。
各対話には、自然言語記述、ドメイン、対話状態、およびユーザ側とシステム側の両方で行動する対話目標を含む包括的な対話アノテーションがラベル付けされる。
従来の対話アノテーションに加えて,対話のコリファレンスやエリプシ解決タスクに有用な対話において,対話現象(例えば,エリプシとコリファレンス)に関する言語アノテーションを特に提供する。
完全注釈付きデータセットとは別に、データセットのデータ収集手順、統計、分析の詳細な記述も提示する。
自然言語理解(インテント検出とスロットフィリング)、対話状態の追跡と対話コンテキストのテキスト生成、コア参照と楕円解法など、一連のベンチマークモデルと結果が報告され、このコーパスに関する今後の研究のベースライン比較が容易になる。
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