論文の概要: Generating Personalized Dialogue via Multi-Task Meta-Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.03377v1
• Date: Sat, 7 Aug 2021 06:38:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-12 03:10:00.996734
• Title: Generating Personalized Dialogue via Multi-Task Meta-Learning
• Title（参考訳）: マルチタスクメタラーニングによるパーソナライズド対話の生成
• Authors: Jing Yang Lee, Kong Aik Lee, Woon Seng Gan
• Abstract要約: パーソナライズされた対話生成のための新しいマルチタスクメタ学習手法を提案する。 モデルは対話コンテキストのみに基づいてパーソナライズされた応答を生成する。 提案するマルチタスクメタ学習アプローチを採用する2つのフレームワークを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.721411816698563
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conventional approaches to personalized dialogue generation typically require a large corpus, as well as predefined persona information. However, in a real-world setting, neither a large corpus of training data nor persona information are readily available. To address these practical limitations, we propose a novel multi-task meta-learning approach which involves training a model to adapt to new personas without relying on a large corpus, or on any predefined persona information. Instead, the model is tasked with generating personalized responses based on only the dialogue context. Unlike prior work, our approach leverages on the provided persona information only during training via the introduction of an auxiliary persona reconstruction task. In this paper, we introduce 2 frameworks that adopt the proposed multi-task meta-learning approach: the Multi-Task Meta-Learning (MTML) framework, and the Alternating Multi-Task Meta-Learning (AMTML) framework. Experimental results show that utilizing MTML and AMTML results in dialogue responses with greater persona consistency.
• Abstract（参考訳）: パーソナライズされた対話生成に対する従来のアプローチは、一般的に大きなコーパスと事前に定義されたペルソナ情報を必要とする。 しかし、実世界の環境では、大量のトレーニングデータのコーパスやペルソナ情報を容易に利用できない。 このような現実的な制約に対処するために,大規模なコーパスや事前定義されたペルソナ情報に頼ることなく,新たなペルソナに適応するためのモデルをトレーニングする,新しいマルチタスクメタ学習手法を提案する。 代わりに、モデルは対話コンテキストのみに基づいてパーソナライズされた応答を生成することをタスクとする。 先行研究と異なり,本手法では訓練中にのみ提供されたペルソナ情報を活用し,補助ペルソナ再構築タスクを導入する。 本稿では,マルチタスクメタラーニング(MTML)フレームワークと,代替マルチタスクメタラーニング(AMTML)フレームワークという,マルチタスクメタラーニング手法を採用する2つのフレームワークを紹介する。 実験の結果,MTMLとAMTMLを併用すると,対人関係が向上することがわかった。

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