論文の概要: CANDLE: Decomposing Conditional and Conjunctive Queries for Task-Oriented Dialogue Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03884v1
• Date: Thu, 8 Jul 2021 15:07:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-09 16:01:55.463330
• Title: CANDLE: Decomposing Conditional and Conjunctive Queries for Task-Oriented Dialogue Systems
• Title（参考訳）: CANDLE:タスク指向対話システムにおける条件および接続型クエリの分解
• Authors: Aadesh Gupta, Kaustubh D.Dhole, Rahul Tarway, Swetha Prabhakar, Ashish Shrivastava
• Abstract要約: CANDLE(Conditional & AND type Expressions)は、条件付きおよびシーケンシャルなラベルで手動でタグ付けされた3124の発話からなるデータセットである。 我々は,このようなクエリを,意図的分類器が対話パイプラインで理解できるような,より小さな単一アクションサブクエリに分解しようと試みる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.914780964919123
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Domain-specific dialogue systems generally determine user intents by relying on sentence-level classifiers which mainly focus on single action sentences. Such classifiers are not designed to effectively handle complex queries composed of conditional and sequential clauses that represent multiple actions. We attempt to decompose such queries into smaller single-action sub-queries that are reasonable for intent classifiers to understand in a dialogue pipeline. We release CANDLE (Conditional & AND type Expressions), a dataset consisting of 3124 utterances manually tagged with conditional and sequential labels and demonstrates this decomposition by training two baseline taggers.
• Abstract（参考訳）: ドメイン固有の対話システムは、通常、単一のアクション文を中心にした文レベルの分類器に依存することによって、ユーザ意図を決定する。 このような分類器は、複数のアクションを表す条件付きおよびシーケンシャルな節からなる複雑なクエリを効果的に扱うように設計されていない。 我々は,このようなクエリを,意図的分類器が対話パイプラインで理解できるような,より小さな単一アクションサブクエリに分解しようと試みる。 CANDLE(Conditional & AND type Expressions)は、条件付きラベルとシーケンシャルラベルを手動でタグ付けした3124の発話からなるデータセットで、2つのベースラインタグをトレーニングすることでこの分解を実証する。

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