論文の概要: Prediction, Selection, and Generation: Exploration of Knowledge-Driven Conversation System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.11454v1
• Date: Fri, 23 Apr 2021 07:59:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-26 13:08:54.696554
• Title: Prediction, Selection, and Generation: Exploration of Knowledge-Driven Conversation System
• Title（参考訳）: 予測・選択・生成:知識駆動型会話システムの探索
• Authors: Cheng Luo, Jiancheng Lv
• Abstract要約: オープンドメインの会話システムでは、背景知識を活用することは重要だが難しい。 知識ベースと事前学習モデルを組み合わせて,知識駆動会話システムを提案する。 知識駆動対話の生成に影響を与える可能性のあるパフォーマンス要因について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.835473767693856
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In open-domain conversational systems, it is important but challenging to leverage background knowledge. We can use the incorporation of knowledge to make the generation of dialogue controllable, and can generate more diverse sentences that contain real knowledge. In this paper, we combine the knowledge bases and pre-training model to propose a knowledge-driven conversation system. The system includes modules such as dialogue topic prediction, knowledge matching and dialogue generation. Based on this system, we study the performance factors that maybe affect the generation of knowledge-driven dialogue: topic coarse recall algorithm, number of knowledge choices, generation model choices, etc., and finally made the system reach state-of-the-art. These experimental results will provide some guiding significance for the future research of this task. As far as we know, this is the first work to study and analyze the effects of the related factors.
• Abstract（参考訳）: オープンドメインの会話システムでは、背景知識を活用することは重要だが難しい。 知識の体系化を利用して対話生成を制御可能とし、実際の知識を含むより多様な文を生成することができる。 本稿では,知識ベースと事前学習モデルを組み合わせて,知識駆動会話システムを提案する。 本システムは,対話トピック予測,知識マッチング,対話生成などのモジュールを含む。 本システムに基づいて,話題の粗いリコールアルゴリズム,知識選択数,生成モデル選択など,知識駆動対話の生成に影響する可能性のあるパフォーマンス要因を調査し,最終的にシステムの現状に到達させた。 これらの実験結果は,今後の課題研究の指針となるだろう。 私たちが知る限りでは、これは関連する要因について研究し分析する最初の研究である。

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