論文の概要: A Role-Selected Sharing Network for Joint Machine-Human Chatting Handoff
and Service Satisfaction Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08412v1
- Date: Fri, 17 Sep 2021 08:39:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-20 14:41:55.940444
- Title: A Role-Selected Sharing Network for Joint Machine-Human Chatting Handoff
and Service Satisfaction Analysis
- Title(参考訳): 連立機械・ヒューマンチャットハンドオフとサービス満足度分析のための役割選択型共有ネットワーク
- Authors: Jiawei Liu, Kaisong Song, Yangyang Kang, Guoxiu He, Zhuoren Jiang,
Changlong Sun, Wei Lu, Xiaozhong Liu
- Abstract要約: 本稿では,対話満足度推定とハンドオフ予測を統合した新しいモデルであるRole-Selected Sharing Network(RSSN)を提案する。
ダイアログマイニングにおける従来の取り組みとは異なり、地域ユーザの満足度をブリッジとして活用することにより、グローバルな満足度検知器とハンドオフ予測器は、重要な情報を効果的に交換することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 35.937850808046456
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Chatbot is increasingly thriving in different domains, however, because of
unexpected discourse complexity and training data sparseness, its potential
distrust hatches vital apprehension. Recently, Machine-Human Chatting Handoff
(MHCH), predicting chatbot failure and enabling human-algorithm collaboration
to enhance chatbot quality, has attracted increasing attention from industry
and academia. In this study, we propose a novel model, Role-Selected Sharing
Network (RSSN), which integrates both dialogue satisfaction estimation and
handoff prediction in one multi-task learning framework. Unlike prior efforts
in dialog mining, by utilizing local user satisfaction as a bridge, global
satisfaction detector and handoff predictor can effectively exchange critical
information. Specifically, we decouple the relation and interaction between the
two tasks by the role information after the shared encoder. Extensive
experiments on two public datasets demonstrate the effectiveness of our model.
- Abstract(参考訳): しかしチャットボットは、予期せぬ会話の複雑さとデータの疎遠さのために、さまざまなドメインで人気を集めている。
近年、チャットボットの故障を予測し、チャットボットの品質を高めるための人間とアルゴリズムのコラボレーションを可能にするMHCH(Machine-Human Chatting Handoff)が、産業や学界から注目を集めている。
本研究では,対話満足度推定とハンドオフ予測を1つのマルチタスク学習フレームワークに統合した新しいモデル,ロール選択共有ネットワーク(rssn)を提案する。
ダイアログマイニング以前の取り組みとは異なり、ローカルユーザの満足度を橋渡しとして活用することで、グローバル満足度検出器とハンドオフ予測器は、重要な情報を効果的に交換することができる。
具体的には、共有エンコーダの後、役割情報によって2つのタスク間の関係と相互作用を分離する。
2つの公開データセットに対する大規模な実験は、我々のモデルの有効性を示す。
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