論文の概要: Unstructured Knowledge Access in Task-oriented Dialog Modeling using Language Inference, Knowledge Retrieval and Knowledge-Integrative Response Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.06066v1
• Date: Fri, 15 Jan 2021 11:24:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-28 11:27:55.055593
• Title: Unstructured Knowledge Access in Task-oriented Dialog Modeling using Language Inference, Knowledge Retrieval and Knowledge-Integrative Response Generation
• Title（参考訳）: 言語推論、知識検索、知識統合応答生成を用いたタスク指向ダイアログモデリングにおける非構造化知識アクセス
• Authors: Mudit Chaudhary, Borislav Dzodzo, Sida Huang, Chun Hei Lo, Mingzhi Lyu, Lun Yiu Nie, Jinbo Xing, Tianhua Zhang, Xiaoying Zhang, Jingyan Zhou, Hong Cheng, Wai Lam, Helen Meng
• Abstract要約: 外部知識に富んだダイアログシステムは、サポートするデータベース/APIの範囲外にあるユーザクエリを処理できる。 タスク指向対話システムのパイプラインを構成するKDEAK, KnowleDgEFactor, Ens-GPTの3つのサブシステムを提案する。 実験の結果,提案パイプラインシステムはベースラインを上回り,高品質な応答を生成することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.184890645068485
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dialog systems enriched with external knowledge can handle user queries that are outside the scope of the supporting databases/APIs. In this paper, we follow the baseline provided in DSTC9 Track 1 and propose three subsystems, KDEAK, KnowleDgEFactor, and Ens-GPT, which form the pipeline for a task-oriented dialog system capable of accessing unstructured knowledge. Specifically, KDEAK performs knowledge-seeking turn detection by formulating the problem as natural language inference using knowledge from dialogs, databases and FAQs. KnowleDgEFactor accomplishes the knowledge selection task by formulating a factorized knowledge/document retrieval problem with three modules performing domain, entity and knowledge level analyses. Ens-GPT generates a response by first processing multiple knowledge snippets, followed by an ensemble algorithm that decides if the response should be solely derived from a GPT2-XL model, or regenerated in combination with the top-ranking knowledge snippet. Experimental results demonstrate that the proposed pipeline system outperforms the baseline and generates high-quality responses, achieving at least 58.77% improvement on BLEU-4 score.
• Abstract（参考訳）: 外部知識に富んだダイアログシステムは、サポートするデータベース/APIの範囲外にあるユーザクエリを処理できる。 本稿では,DSTC9 Track 1のベースラインに従って,非構造化知識にアクセス可能なタスク指向対話システムのためのパイプラインを構成する,KDEAK,KnowleDgEFactor,Ens-GPTの3つのサブシステムを提案する。 特に、KDEAKは、ダイアログ、データベース、FAQからの知識を用いて、自然言語推論として問題を定式化し、知識探索のターン検出を行う。 KnowleDgEFactorは、ドメイン、エンティティ、および知識レベルの分析を行う3つのモジュールを用いて、因子化された知識/文書検索問題を定式化する。 Ens-GPTは、まず複数の知識スニペットを処理し、次に、応答がGPT2-XLモデルからのみ派生するか、上位レベルの知識スニペットと組み合わせて再生すべきかを決定するアンサンブルアルゴリズムを生成する。 実験結果から,提案したパイプラインシステムはベースラインより優れ,高品質な応答が得られ,BLEU-4スコアに対して少なくとも58.77%の改善が得られた。

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