論文の概要: High-Quality Diversification for Task-Oriented Dialogue Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.00891v1
• Date: Wed, 2 Jun 2021 02:10:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-03 14:26:40.827370
• Title: High-Quality Diversification for Task-Oriented Dialogue Systems
• Title（参考訳）: タスク指向対話システムの高品質多様化
• Authors: Zhiwen Tang, Hrishikesh Kulkarni, Grace Hui Yang
• Abstract要約: 多様な対話路を持つDRLエージェントの訓練は、稀なユーザ要求や目に見えない状況に備える。 1つの効果的な多様化方法は、エージェントが多様な学習されたユーザーモデルと対話できるようにすることである。 シミュレータで訓練されたタスク指向対話システムのための新しい対話多様化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.455916009255485
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many task-oriented dialogue systems use deep reinforcement learning (DRL) to learn policies that respond to the user appropriately and complete the tasks successfully. Training DRL agents with diverse dialogue trajectories prepare them well for rare user requests and unseen situations. One effective diversification method is to let the agent interact with a diverse set of learned user models. However, trajectories created by these artificial user models may contain generation errors, which can quickly propagate into the agent's policy. It is thus important to control the quality of the diversification and resist the noise. In this paper, we propose a novel dialogue diversification method for task-oriented dialogue systems trained in simulators. Our method, Intermittent Short Extension Ensemble (I-SEE), constrains the intensity to interact with an ensemble of diverse user models and effectively controls the quality of the diversification. Evaluations on the Multiwoz dataset show that I-SEE successfully boosts the performance of several state-of-the-art DRL dialogue agents.
• Abstract（参考訳）: 多くのタスク指向対話システムは、ユーザに対して適切に応答するポリシーを学習し、タスクを成功させるために、深層強化学習(DRL)を使用している。 多様な対話路を持つDRLエージェントの訓練は、稀なユーザ要求や目に見えない状況に備える。 1つの効果的な多様化方法は、エージェントが多様な学習されたユーザーモデルと対話できるようにすることである。 しかし、これらの人工ユーザモデルによって作成された軌跡には生成エラーが含まれ、エージェントのポリシーに素早く伝播する可能性がある。 したがって、多様化の質を制御し、騒音に抵抗することが重要である。 本稿では,シミュレータで訓練されたタスク指向対話システムのための新しい対話多様化手法を提案する。 I-SEE(Intermittent Short Extension Ensemble)は,多様なユーザモデルのアンサンブルと相互作用する強度を制約し,多様化の質を効果的に制御する手法である。 Multiwozデータセットの評価から、I-SEEはいくつかの最先端DRL対話エージェントの性能を高めることに成功した。

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