論文の概要: A Template-guided Hybrid Pointer Network for
Knowledge-basedTask-oriented Dialogue Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.05830v1
- Date: Thu, 10 Jun 2021 15:49:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-11 18:30:39.197061
- Title: A Template-guided Hybrid Pointer Network for
Knowledge-basedTask-oriented Dialogue Systems
- Title（参考訳）: 知識ベースタスク指向対話システムのためのテンプレート誘導型ハイブリッドポインタネットワーク
- Authors: Dingmin Wang, Ziyao Chen, Wanwei He, Li Zhong, Yunzhe Tao, Min Yang
- Abstract要約: 本稿では,知識に基づくタスク指向対話システムのためのテンプレート誘導型ハイブリッドポインタネットワークを提案する。
本研究では,ゲーティング機構を備えたメモリポインタネットワークモデルを設計し,検索した回答と接地トラス応答とのセマンティックな相関関係をフル活用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.654119998970499
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Most existing neural network based task-oriented dialogue systems follow
encoder-decoder paradigm, where the decoder purely depends on the source texts
to generate a sequence of words, usually suffering from instability and poor
readability. Inspired by the traditional template-based generation approaches,
we propose a template-guided hybrid pointer network for the knowledge-based
task-oriented dialogue system, which retrieves several potentially relevant
answers from a pre-constructed domain-specific conversational repository as
guidance answers, and incorporates the guidance answers into both the encoding
and decoding processes. Specifically, we design a memory pointer network model
with a gating mechanism to fully exploit the semantic correlation between the
retrieved answers and the ground-truth response. We evaluate our model on four
widely used task-oriented datasets, including one simulated and three manually
created datasets. The experimental results demonstrate that the proposed model
achieves significantly better performance than the state-of-the-art methods
over different automatic evaluation metrics.
- Abstract（参考訳）: 既存のニューラルネットワークベースのタスク指向対話システムは、エンコーダ-デコーダパラダイムに従っており、デコーダは純粋にソーステキストに依存して、不安定で可読性の悪い単語列を生成する。
従来のテンプレート・ベース・ジェネレーション・アプローチにインスパイアされた,知識に基づくタスク指向対話システムのためのテンプレート誘導型ハイブリッド・ポインター・ネットワークを提案する。
具体的には,ゲッティング機構を備えたメモリポインタネットワークモデルの設計を行い,得られた回答と接地応答とのセマンティック相関を十分に活用する。
4つのタスク指向データセットについて評価を行い,1つのシミュレーションデータセットと3つの手動生成データセットについて検討した。
実験の結果, 提案手法は, 異なる自動評価指標に対して, 最先端手法よりも有意に優れた性能が得られることがわかった。
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