論文の概要: Reasoning in Dialog: Improving Response Generation by Context Reading Comprehension

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.07410v1
• Date: Mon, 14 Dec 2020 10:58:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-09 02:45:30.595083
• Title: Reasoning in Dialog: Improving Response Generation by Context Reading Comprehension
• Title（参考訳）: ダイアログにおける推論:文脈読解による応答生成の改善
• Authors: Xiuying Chen, Zhi Cui, Jiayi Zhang, Chen Wei, Jianwei Cui, Bin Wang, Dongyan Zhao, Rui Yan
• Abstract要約: マルチターンダイアログでは、発話が文の完全な形を取るとは限らない。 読み解きの質問に答えるモデルの能力を検討し、応答生成性能の向上を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.92173751203827
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In multi-turn dialog, utterances do not always take the full form of sentences \cite{Carbonell1983DiscoursePA}, which naturally makes understanding the dialog context more difficult. However, it is essential to fully grasp the dialog context to generate a reasonable response. Hence, in this paper, we propose to improve the response generation performance by examining the model's ability to answer a reading comprehension question, where the question is focused on the omitted information in the dialog. Enlightened by the multi-task learning scheme, we propose a joint framework that unifies these two tasks, sharing the same encoder to extract the common and task-invariant features with different decoders to learn task-specific features. To better fusing information from the question and the dialog history in the encoding part, we propose to augment the Transformer architecture with a memory updater, which is designed to selectively store and update the history dialog information so as to support downstream tasks. For the experiment, we employ human annotators to write and examine a large-scale dialog reading comprehension dataset. Extensive experiments are conducted on this dataset, and the results show that the proposed model brings substantial improvements over several strong baselines on both tasks. In this way, we demonstrate that reasoning can indeed help better response generation and vice versa. We release our large-scale dataset for further research.
• Abstract（参考訳）: マルチターンダイアログでは、発話は常に文の完全な形を取るとは限らないため、自然にダイアログの文脈を理解するのが難しくなる。 しかし、適切な応答を生成するために、ダイアログコンテキストを完全に把握することが不可欠である。 そこで本研究では,対話中の省略された情報に着目した読み解き質問に対して,モデルの応答能力を調べることにより,応答生成性能を向上させることを提案する。 本稿では,マルチタスク学習方式に照らし合わせて,これら2つのタスクを統一し,同じエンコーダを共有し,異なるデコーダを持つ共通およびタスク不変な特徴を抽出し,タスク固有の特徴を学習する統合フレームワークを提案する。 符号化部における質問やダイアログ履歴の融合を改善するため、下流タスクをサポートするために履歴ダイアログ情報を選択的に保存・更新するメモリ更新器を用いてトランスフォーマーアーキテクチャを拡張することを提案する。 実験では,人間のアノテーションを用いて大規模な対話読解データセットを記述・検討した。 このデータセットで広範な実験を行い,提案手法が両タスクの強力なベースラインに対して大幅に改善することを示す。 このようにして、推論が応答生成の改善に有効であり、その逆であることを示す。 我々はさらなる研究のために大規模なデータセットをリリースします。

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