論文の概要: Towards Automatic Evaluation of Dialog Systems: A Model-Free Off-Policy Evaluation Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.10242v1
• Date: Sat, 20 Feb 2021 03:29:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-23 15:29:05.633205
• Title: Towards Automatic Evaluation of Dialog Systems: A Model-Free Off-Policy Evaluation Approach
• Title（参考訳）: 対話システムの自動評価に向けて:モデルフリーのオフポリシ評価手法
• Authors: Haoming Jiang, Bo Dai, Mengjiao Yang, Wei Wei, Tuo Zhao
• Abstract要約: 強化学習におけるオフポリシ評価に基づく人間評価スコア推定のための新しいフレームワークであるENIGMAを提案する。 ENIGMAはいくつかの事前収集された経験データしか必要としないため、評価中にターゲットポリシーとのヒューマンインタラクションは不要である。 実験の結果,ENIGMAは人間の評価スコアと相関して既存手法よりも有意に優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.02388020258141
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reliable automatic evaluation of dialogue systems under an interactive environment has long been overdue. An ideal environment for evaluating dialog systems, also known as the Turing test, needs to involve human interaction, which is usually not affordable for large-scale experiments. Though researchers have attempted to use metrics (e.g., perplexity, BLEU) in language generation tasks or some model-based reinforcement learning methods (e.g., self-play evaluation) for automatic evaluation, these methods only show a very weak correlation with the actual human evaluation in practice. To bridge such a gap, we propose a new framework named ENIGMA for estimating human evaluation scores based on recent advances of off-policy evaluation in reinforcement learning. ENIGMA only requires a handful of pre-collected experience data, and therefore does not involve human interaction with the target policy during the evaluation, making automatic evaluations feasible. More importantly, ENIGMA is model-free and agnostic to the behavior policies for collecting the experience data (see details in Section 2), which significantly alleviates the technical difficulties of modeling complex dialogue environments and human behaviors. Our experiments show that ENIGMA significantly outperforms existing methods in terms of correlation with human evaluation scores.
• Abstract（参考訳）: 対話環境下での対話システムの信頼性の高い自動評価は長らく遅れてきました。 対話システムを評価するための理想的な環境、別名チューリングテストは、通常大規模な実験のために手頃な価格である人間の相互作用を含む必要があります。 研究者は、言語生成タスクやいくつかのモデルに基づく強化学習手法(例えば、自己評価)にメトリクス(例えば、パープレキシティ、BLEU)を自動評価に利用しようとしたが、これらの手法は実際の人間の評価と非常に弱い相関しか示さなかった。 このようなギャップを埋めるために,強化学習におけるオフポリシー評価の最近の進歩に基づいて,人間評価スコアを推定するフレームワークenigmaを提案する。 ENIGMAは、事前に収集された少数の経験データのみを必要とするため、評価中にターゲットポリシーとの人間の相互作用を含まず、自動評価が可能です。 さらに重要なのは、ENIGMAは、複雑な対話環境や人間の振る舞いをモデル化することの技術的困難を著しく軽減する経験データ収集の行動ポリシーに無関係である(第2節の細部を参照)。 実験の結果,ENIGMAは人間の評価スコアと相関して既存手法よりも有意に優れていた。

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