論文の概要: Neural model robustness for skill routing in large-scale conversational
AI systems: A design choice exploration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.03373v1
- Date: Thu, 4 Mar 2021 22:54:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-08 15:07:43.491863
- Title: Neural model robustness for skill routing in large-scale conversational
AI systems: A design choice exploration
- Title（参考訳）: 大規模対話型AIシステムにおけるスキルルーティングのためのニューラルモデルロバストネス--設計選択探索
- Authors: Han Li, Sunghyun Park, Aswarth Dara, Jinseok Nam, Sungjin Lee,
Young-Bum Kim, Spyros Matsoukas, Ruhi Sarikaya
- Abstract要約: 最先端の商用対話型AIシステムにおけるスキルルーティングのコンテキストにおいて、モデリング設計の異なる選択がモデル堅牢性にどのように影響するかを示す。
データ拡張を適用することは、モデルロバスト性を大幅に改善する非常に効果的で実用的な方法であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.29393761770914
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Current state-of-the-art large-scale conversational AI or intelligent digital
assistant systems in industry comprises a set of components such as Automatic
Speech Recognition (ASR) and Natural Language Understanding (NLU). For some of
these systems that leverage a shared NLU ontology (e.g., a centralized
intent/slot schema), there exists a separate skill routing component to
correctly route a request to an appropriate skill, which is either a
first-party or third-party application that actually executes on a user
request. The skill routing component is needed as there are thousands of skills
that can either subscribe to the same intent and/or subscribe to an intent
under specific contextual conditions (e.g., device has a screen). Ensuring
model robustness or resilience in the skill routing component is an important
problem since skills may dynamically change their subscription in the ontology
after the skill routing model has been deployed to production. We show how
different modeling design choices impact the model robustness in the context of
skill routing on a state-of-the-art commercial conversational AI system,
specifically on the choices around data augmentation, model architecture, and
optimization method. We show that applying data augmentation can be a very
effective and practical way to drastically improve model robustness.
- Abstract（参考訳）: 産業における最新の大規模対話型AIまたはインテリジェントデジタルアシスタントシステムは、自動音声認識(ASR)や自然言語理解(NLU)などの一連のコンポーネントで構成されています。
共有nluオントロジー(例えば集中型インテント/スロットスキーマ)を利用するシステムでは、リクエストを適切なスキルに正しくルーティングする独立したスキルルーティングコンポーネントが存在します。
スキルルーティングコンポーネントは、同じインテントをサブスクライブしたり、特定のコンテキスト条件下でインテントをサブスクライブする(例えば、デバイスにはスクリーンがある)ことができる何千ものスキルがあるため、必要である。
スキルルーティングモデルが本番環境にデプロイされた後、オントロジーのサブスクリプションを動的に変更する可能性があるため、スキルルーティングコンポーネントにおけるモデルの堅牢性やレジリエンスを保証することが重要な問題である。
本稿では,最新の商用会話型aiシステムにおけるスキルルーティングの文脈におけるモデルロバスト性,特にデータ拡張,モデルアーキテクチャ,最適化方法に関する選択に,異なるモデリング設計選択がどう影響するかを示す。
データ拡張を適用することは、モデルロバスト性を大幅に改善する非常に効果的で実用的な方法であることを示す。
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