論文の概要: Dialog Simulation with Realistic Variations for Training Goal-Oriented Conversational Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.08243v1
• Date: Mon, 16 Nov 2020 19:39:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-24 23:22:54.315673
• Title: Dialog Simulation with Realistic Variations for Training Goal-Oriented Conversational Systems
• Title（参考訳）: 目標指向型会話システムの実時間変動を考慮した対話シミュレーション
• Authors: Chien-Wei Lin, Vincent Auvray, Daniel Elkind, Arijit Biswas, Maryam Fazel-Zarandi, Nehal Belgamwar, Shubhra Chandra, Matt Zhao, Angeliki Metallinou, Tagyoung Chung, Charlie Shucheng Zhu, Suranjit Adhikari, Dilek Hakkani-Tur
• Abstract要約: ゴール指向のダイアログシステムにより、ユーザーは映画に関する情報をリクエストしたり、チケットを予約したりといった特定の目標を達成することができる。 本稿では,注釈付きダイアログとダイアログスキーマから,注釈付きダイアログの大規模なコーパスを自動生成する手法を提案する。 ベースラインダイアログ生成手法と比較して,ホールドアウトテストセットの50%の相対精度を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.206866126142002
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Goal-oriented dialog systems enable users to complete specific goals like requesting information about a movie or booking a ticket. Typically the dialog system pipeline contains multiple ML models, including natural language understanding, state tracking and action prediction (policy learning). These models are trained through a combination of supervised or reinforcement learning methods and therefore require collection of labeled domain specific datasets. However, collecting annotated datasets with language and dialog-flow variations is expensive, time-consuming and scales poorly due to human involvement. In this paper, we propose an approach for automatically creating a large corpus of annotated dialogs from a few thoroughly annotated sample dialogs and the dialog schema. Our approach includes a novel goal-sampling technique for sampling plausible user goals and a dialog simulation technique that uses heuristic interplay between the user and the system (Alexa), where the user tries to achieve the sampled goal. We validate our approach by generating data and training three different downstream conversational ML models. We achieve 18 ? 50% relative accuracy improvements on a held-out test set compared to a baseline dialog generation approach that only samples natural language and entity value variations from existing catalogs but does not generate any novel dialog flow variations. We also qualitatively establish that the proposed approach is better than the baseline. Moreover, several different conversational experiences have been built using this method, which enables customers to have a wide variety of conversations with Alexa.
• Abstract（参考訳）: ゴール指向のダイアログシステムでは,映画に関する情報の要求やチケットの予約といった,特定の目標を達成することができる。 通常、ダイアログシステムパイプラインには、自然言語理解、状態追跡、アクション予測(政治学習)など、複数のMLモデルが含まれている。 これらのモデルは教師付きあるいは強化学習の手法を組み合わせて訓練され、そのためラベル付きドメイン固有のデータセットの収集が必要である。 しかし、言語とダイアログフローのバリエーションによる注釈付きデータセットの収集はコストがかかり、時間を要するため、人間の関与によってスケールが低下する。 本稿では,いくつかのアノテーション付きサンプルダイアログとダイアログスキーマから,注釈付きダイアログの大規模なコーパスを自動的に作成する手法を提案する。 提案手法には,ユーザとシステム(Alexa)間のヒューリスティックな対話を利用した対話シミュレーション手法と,ユーザによるユーザ目標のサンプリングのための新たなゴールサンプリング手法が含まれている。 我々は、データを生成し、3つの異なる下流会話型MLモデルをトレーニングすることで、アプローチを検証する。 達成は18か? 既存のカタログから自然言語とエンティティ値のバリエーションのみをサンプリングするが、新しいダイアログフローのバリエーションを生成しないベースラインダイアログ生成アプローチと比較して、ホールドアウトテストセットの相対精度が50%向上した。 また,提案手法がベースラインよりも優れていることを定性的に証明する。 さらに、この方法を使っていくつかの異なる会話体験が構築されているため、顧客はAlexaと幅広い会話ができる。

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