論文の概要: Saying No is An Art: Contextualized Fallback Responses for Unanswerable Dialogue Queries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01873v3
• Date: Thu, 6 May 2021 07:40:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-23 22:15:27.940547
• Title: Saying No is An Art: Contextualized Fallback Responses for Unanswerable Dialogue Queries
• Title（参考訳）: Saying No is an Art: 解決不可能な対話クエリに対するコンテキスト化されたフォールバック応答
• Authors: Ashish Shrivastava, Kaustubh Dhole, Abhinav Bhatt, Sharvani Raghunath
• Abstract要約: ほとんどの対話システムは、ランク付けされた応答を生成するためのハイブリッドアプローチに依存している。 ユーザクエリに対して文脈的に認識された応答を生成するニューラルネットワークを設計する。 我々の単純なアプローチでは、依存関係解析のルールと、質問応答ペアの合成データに基づいて微調整されたテキストからテキストへの変換を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.593955557310285
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite end-to-end neural systems making significant progress in the last decade for task-oriented as well as chit-chat based dialogue systems, most dialogue systems rely on hybrid approaches which use a combination of rule-based, retrieval and generative approaches for generating a set of ranked responses. Such dialogue systems need to rely on a fallback mechanism to respond to out-of-domain or novel user queries which are not answerable within the scope of the dialog system. While, dialog systems today rely on static and unnatural responses like "I don't know the answer to that question" or "I'm not sure about that", we design a neural approach which generates responses which are contextually aware with the user query as well as say no to the user. Such customized responses provide paraphrasing ability and contextualization as well as improve the interaction with the user and reduce dialogue monotonicity. Our simple approach makes use of rules over dependency parses and a text-to-text transformer fine-tuned on synthetic data of question-response pairs generating highly relevant, grammatical as well as diverse questions. We perform automatic and manual evaluations to demonstrate the efficacy of the system.
• Abstract（参考訳）: タスク指向とチャットベースの対話システムでは、エンドツーエンドのニューラルネットワークが過去10年間で大きな進歩を遂げているが、ほとんどの対話システムは、ルールベース、検索、生成的なアプローチを組み合わせてランク付けされた応答を生成するハイブリッドアプローチに依存している。 このような対話システムは、ドメイン外またはダイアログシステムの範囲内で応答できない新しいユーザクエリに応答するフォールバック機構に頼る必要がある。 現在、ダイアログシステムは、静的で不自然な応答("その質問に対する答えを知らない"や"それについて知らない"など)に依存していますが、私たちは、ユーザクエリをコンテキスト的に認識し、ユーザにノーと言う応答を生成する、ニューラルアプローチを設計しています。 このようなカスタマイズされた応答は、パラフレージング機能とコンテキスト化を提供し、ユーザとのインタラクションを改善し、対話の単調性を低減する。 我々の単純なアプローチでは,係り受け解析のルールと,質問応答対の合成データを微調整したテキスト・テキスト・トランスフォーマーを用いて,多種多様な質問を生成する。 システムの有効性を実証するために,自動的および手作業による評価を行う。

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