論文の概要: Can I Be of Further Assistance? Using Unstructured Knowledge Access to
Improve Task-oriented Conversational Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.09174v1
- Date: Wed, 16 Jun 2021 23:31:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-18 16:17:09.904001
- Title: Can I Be of Further Assistance? Using Unstructured Knowledge Access to
Improve Task-oriented Conversational Modeling
- Title（参考訳）: これ以上の援助はできますか。
非構造化知識アクセスによるタスク指向会話モデリングの改善
- Authors: Di Jin, Seokhwan Kim, Dilek Hakkani-Tur
- Abstract要約: この研究は、外部の非構造化の知識ソースを組み込むことによって、APIをカバーしていないユーザターンに応答することに焦点を当てている。
最初の2つのステップで新たなデータ拡張手法を導入し、対話コンテキストから抽出した情報を使用することで、知識選択とエンドツーエンドのパフォーマンスが向上することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.60614611655266
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Most prior work on task-oriented dialogue systems are restricted to limited
coverage of domain APIs. However, users oftentimes have requests that are out
of the scope of these APIs. This work focuses on responding to these
beyond-API-coverage user turns by incorporating external, unstructured
knowledge sources. Our approach works in a pipelined manner with
knowledge-seeking turn detection, knowledge selection, and response generation
in sequence. We introduce novel data augmentation methods for the first two
steps and demonstrate that the use of information extracted from dialogue
context improves the knowledge selection and end-to-end performances. Through
experiments, we achieve state-of-the-art performance for both automatic and
human evaluation metrics on the DSTC9 Track 1 benchmark dataset, validating the
effectiveness of our contributions.
- Abstract（参考訳）: タスク指向の対話システムに関するほとんどの以前の作業は、ドメインapiのカバー範囲が限られている。
しかしながら、ユーザは多くの場合、これらのAPIの範囲外にあるリクエストを持つ。
この研究は、外部の非構造化の知識ソースを組み込むことによって、APIをカバーしていないユーザターンに応答することに焦点を当てている。
本手法は, 知識探索ターン検出, 知識選択, 応答生成を連続的にパイプライン的に行う。
最初の2つのステップで新たなデータ拡張手法を導入し、対話コンテキストから抽出した情報を使用することで、知識選択とエンドツーエンドのパフォーマンスが向上することを示す。
実験により,dstc9トラック1ベンチマークデータセット上で,自動評価指標とヒューマン評価指標の両方に対して最先端のパフォーマンスを達成し,貢献の有効性を検証する。
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