論文の概要: A Clarifying Question Selection System from NTES_ALONG in Convai3 Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.14202v3
• Date: Fri, 20 Nov 2020 04:19:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-02 12:05:53.880652
• Title: A Clarifying Question Selection System from NTES_ALONG in Convai3 Challenge
• Title（参考訳）: Convai3チャレンジにおけるNTES_ALONGからの質問選択システム
• Authors: Wenjie Ou, Yue Lin
• Abstract要約: 本稿では,検索指向会話型AI (SCAI) EMNLPワークショップにおけるClariQチャレンジへのNetEase Game AI Labチームの参加について述べる。 この課題は、解明された質問を理解し、生成できる完全な会話情報検索システムを求めるものである。 本稿では,回答理解,質問のリコール,質問ランキングの明確化からなる質問選択システムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.656503175492375
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents the participation of NetEase Game AI Lab team for the ClariQ challenge at Search-oriented Conversational AI (SCAI) EMNLP workshop in 2020. The challenge asks for a complete conversational information retrieval system that can understanding and generating clarification questions. We propose a clarifying question selection system which consists of response understanding, candidate question recalling and clarifying question ranking. We fine-tune a RoBERTa model to understand user's responses and use an enhanced BM25 model to recall the candidate questions. In clarifying question ranking stage, we reconstruct the training dataset and propose two models based on ELECTRA. Finally we ensemble the models by summing up their output probabilities and choose the question with the highest probability as the clarification question. Experiments show that our ensemble ranking model outperforms in the document relevance task and achieves the best recall@[20,30] metrics in question relevance task. And in multi-turn conversation evaluation in stage2, our system achieve the top score of all document relevance metrics.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,検索指向会話型AI (SCAI) EMNLPワークショップにおけるClariQチャレンジへのNetEase Game AI Labチームの参加について述べる。 この課題は、明確化問題を理解し、生成できる完全な会話情報検索システムを求めるものである。 本稿では,回答理解,質問のリコール,質問ランキングの明確化からなる質問選択システムを提案する。 ユーザの応答を理解するためにRoBERTaモデルを微調整し、BM25モデルを拡張して候補質問をリコールする。 質問ランキングの段階では、トレーニングデータセットを再構築し、ELECTRAに基づく2つのモデルを提案する。 最後に、出力確率を合計してモデルをアンサンブルし、最も高い確率で解を明確化問題として選択する。 実験の結果,我々のアンサンブルランキングモデルは文書関連タスクにおいて優れており,質問関連タスクにおいて最高のリコール@[20,30]メトリクスを達成することがわかった。 そして,ステージ2におけるマルチターン会話評価において,本システムはすべての文書関連指標のトップスコアを達成する。

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