論文の概要: Grounding Dialogue Systems via Knowledge Graph Aware Decoding with Pre-trained Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.16289v1
• Date: Tue, 30 Mar 2021 12:36:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-31 20:49:26.127634
• Title: Grounding Dialogue Systems via Knowledge Graph Aware Decoding with Pre-trained Transformers
• Title（参考訳）: 事前学習型変換器を用いた知識グラフ認識デコーディングによる接地対話システム
• Authors: Debanjan Chaudhuri, Md Rashad Al Hasan Rony, Jens Lehmann
• Abstract要約: 知識グラフは、知識に基づく応答を生成するための対話システムを促進する可能性がある。 本稿では,BERTモデルをトレーニングすることで,KGを応答生成プロセスに統合する新しいアーキテクチャを提案する。 KGのkホップ部分グラフは、グラフラプラシアンのトレーニングと推論の間にモデルに組み込まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.477557431978457
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generating knowledge grounded responses in both goal and non-goal oriented dialogue systems is an important research challenge. Knowledge Graphs (KG) can be viewed as an abstraction of the real world, which can potentially facilitate a dialogue system to produce knowledge grounded responses. However, integrating KGs into the dialogue generation process in an end-to-end manner is a non-trivial task. This paper proposes a novel architecture for integrating KGs into the response generation process by training a BERT model that learns to answer using the elements of the KG (entities and relations) in a multi-task, end-to-end setting. The k-hop subgraph of the KG is incorporated into the model during training and inference using Graph Laplacian. Empirical evaluation suggests that the model achieves better knowledge groundedness (measured via Entity F1 score) compared to other state-of-the-art models for both goal and non-goal oriented dialogues.
• Abstract（参考訳）: 目標と非目標指向の対話システムにおける知識基盤応答の生成は重要な研究課題である。 知識グラフ(KG)は現実世界の抽象化と見なすことができ、対話システムが知識に基づく応答を生成するのに役立つ可能性がある。 しかし、エンドツーエンドで対話生成プロセスにkgsを統合するのは簡単な作業です。 本稿では,マルチタスクのエンドツーエンド設定において,KGの要素を用いて応答を学習するBERTモデルをトレーニングすることにより,KGを応答生成プロセスに統合するアーキテクチャを提案する。 KGのkホップ部分グラフは、グラフラプラシアンのトレーニングと推論の間にモデルに組み込まれている。 経験的評価は、ゴール指向とゴール指向の対話の両方において、他の最先端モデルと比較して、モデルがより良い知識基盤(エンティティf1スコアによる測定)を達成することを示唆する。

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