論文の概要: CREAD: Combined Resolution of Ellipses and Anaphora in Dialogues
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.09914v1
- Date: Thu, 20 May 2021 17:17:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-21 13:36:52.797396
- Title: CREAD: Combined Resolution of Ellipses and Anaphora in Dialogues
- Title（参考訳）: CREAD:対話における楕円とアナフォラの複合分解能
- Authors: Bo-Hsiang Tseng, Shruti Bhargava, Jiarui Lu, Joel Ruben Antony Moniz,
Dhivya Piraviperumal, Lin Li, Hong Yu
- Abstract要約: アナフォラとエリプスは対話における2つの一般的な現象である。
伝統的に、アナフォラはコア参照解決とクエリ書き換えによる楕円によって解決される。
本稿では,コア参照解決とクエリ書き換えをモデリングする新しい共同学習フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.66729951223073
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Anaphora and ellipses are two common phenomena in dialogues. Without
resolving referring expressions and information omission, dialogue systems may
fail to generate consistent and coherent responses. Traditionally, anaphora is
resolved by coreference resolution and ellipses by query rewrite. In this work,
we propose a novel joint learning framework of modeling coreference resolution
and query rewriting for complex, multi-turn dialogue understanding. Given an
ongoing dialogue between a user and a dialogue assistant, for the user query,
our joint learning model first predicts coreference links between the query and
the dialogue context, and then generates a self-contained rewritten user query.
To evaluate our model, we annotate a dialogue based coreference resolution
dataset, MuDoCo, with rewritten queries. Results show that the performance of
query rewrite can be substantially boosted (+2.3% F1) with the aid of
coreference modeling. Furthermore, our joint model outperforms the
state-of-the-art coreference resolution model (+2% F1) on this dataset.
- Abstract（参考訳）: アナフォラと楕円は対話において2つの一般的な現象である。
参照表現や情報の欠落を解決しなければ、対話システムは一貫性と一貫性のある応答を生成することができない。
伝統的に、アナフォラはコア参照解決とクエリ書き換えによる楕円によって解決される。
本稿では,複雑な複数ターン対話理解のためのコリファレンス解決とクエリ書き換えをモデル化する,新しい共同学習フレームワークを提案する。
ユーザと対話アシスタントの対話が進行中であることを条件として,私たちの共同学習モデルはまず,クエリと対話コンテキストのコア参照リンクを予測し,自己完結したユーザクエリを生成する。
本モデルを評価するために,対話ベースのコア参照解決データセットである MuDoCo を書き換えたクエリでアノテートする。
その結果、コア参照モデリングの助けを借りて、クエリ書き換えの性能を大幅に向上できる(+2.3% F1)。
さらに,本モデルでは,このデータセットにおける最先端のコリファレンス解像度モデル (+2% f1) を上回っている。
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