論文の概要: Smoothing Dialogue States for Open Conversational Machine Reading

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.12599v1
• Date: Sat, 28 Aug 2021 08:04:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-31 14:57:47.739897
• Title: Smoothing Dialogue States for Open Conversational Machine Reading
• Title（参考訳）: オープン会話機械読解のための平滑な対話状態
• Authors: Zhuosheng Zhang, Siru Ouyang, Hai Zhao, Masao Utiyama and Eiichiro Sumita
• Abstract要約: 本稿では,2つの対話状態を1つのデコーダとブリッジ決定と質問生成でスムーズにすることで,効果的なゲーティング戦略を提案する。 OR-ShARCデータセットを用いた実験により,本手法の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.83783364292438
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conversational machine reading (CMR) requires machines to communicate with humans through multi-turn interactions between two salient dialogue states of decision making and question generation processes. In open CMR settings, as the more realistic scenario, the retrieved background knowledge would be noisy, which results in severe challenges in the information transmission. Existing studies commonly train independent or pipeline systems for the two subtasks. However, those methods are trivial by using hard-label decisions to activate question generation, which eventually hinders the model performance. In this work, we propose an effective gating strategy by smoothing the two dialogue states in only one decoder and bridge decision making and question generation to provide a richer dialogue state reference. Experiments on the OR-ShARC dataset show the effectiveness of our method, which achieves new state-of-the-art results.
• Abstract（参考訳）: 会話型機械読取(cmr)は、意思決定と質問生成過程の2つの有能な対話状態間のマルチターンインタラクションを通じて機械と人間とのコミュニケーションを要求する。 オープンcmrの設定では、より現実的なシナリオとして、検索された背景知識は騒がしいため、情報伝達に深刻な課題が生じる。 既存の研究は通常、2つのサブタスクに対して独立したパイプラインシステムを訓練する。 しかし、これらの手法は、ハードラベル決定を用いて質問生成を活性化することで自明であり、最終的にはモデル性能を阻害する。 本研究では,2つの対話状態を1つのデコーダとブリッジ決定と質問生成でスムーズにすることで,よりリッチな対話状態参照を提供する効果的なゲーティング戦略を提案する。 OR-ShARCデータセットを用いた実験により,本手法の有効性が示された。

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