論文の概要: Enhancing Self-Disclosure In Neural Dialog Models By Candidate Re-ranking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.05090v1
• Date: Fri, 10 Sep 2021 20:06:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-18 20:47:21.441540
• Title: Enhancing Self-Disclosure In Neural Dialog Models By Candidate Re-ranking
• Title（参考訳）: 候補再ランキングによるニューラルダイアログモデルの自己開示性の向上
• Authors: Mayank Soni, Benjamin Cowan, Vincent Wade
• Abstract要約: 社会侵入理論 (SPT) は、主に自己開示を通じて関係が進むにつれて、二人のコミュニケーションが浅いレベルから深いレベルに移動することを示唆している。 本稿では, 自己開示促進アーキテクチャ (SDEA) を導入し, 自己開示トピックモデル (SDTM) を用いて, モデルからのシングルターン応答における自己開示を高めるために, 応答候補を再ランク付けする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7188280334580197
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural language modelling has progressed the state-of-the-art in different downstream Natural Language Processing (NLP) tasks. One such area is of open-domain dialog modelling, neural dialog models based on GPT-2 such as DialoGPT have shown promising performance in single-turn conversation. However, such (neural) dialog models have been criticized for generating responses which although may have relevance to the previous human response, tend to quickly dissipate human interest and descend into trivial conversation. One reason for such performance is the lack of explicit conversation strategy being employed in human-machine conversation. Humans employ a range of conversation strategies while engaging in a conversation, one such key social strategies is Self-disclosure(SD). A phenomenon of revealing information about one-self to others. Social penetration theory (SPT) proposes that communication between two people moves from shallow to deeper levels as the relationship progresses primarily through self-disclosure. Disclosure helps in creating rapport among the participants engaged in a conversation. In this paper, Self-disclosure enhancement architecture (SDEA) is introduced utilizing Self-disclosure Topic Model (SDTM) during inference stage of a neural dialog model to re-rank response candidates to enhance self-disclosure in single-turn responses from from the model.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークモデリングは、さまざまな下流自然言語処理(NLP)タスクにおいて最先端の進歩を遂げている。 このような領域の1つは、オープンドメインダイアログモデリングであり、DialoGPTのようなGPT-2に基づくニューラルダイアログモデルは、シングルターン会話において有望な性能を示している。 しかし、そのような(神経的な)ダイアログモデルは、以前の人間の反応と関係があるとしても、すぐに人間の関心を散逸させ、簡単な会話に陥る傾向があると批判されている。 このようなパフォーマンスの理由の1つは、人間と機械の会話に明示的な会話戦略が採用されていないことである。 人間は会話をしながら様々な会話戦略を採用するが、そのような社会戦略の1つは自己開示(SD)である。 他人に自分の情報を明らかにする現象。 社会的浸透理論 (spt) は、2人間のコミュニケーションが浅いレベルから深いレベルへと移動し、関係は主に自己開示を通じて進行することを提案する。 開示は、会話に参加している参加者の間でラプポートを作成するのに役立つ。 本稿では,ニューラルダイアログモデルの推論段階における自己開示トピックモデル(SDTM)を用いて,自己開示促進アーキテクチャ(SDEA)を導入し,単一ターン応答における自己開示をモデルから強化する。

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