論文の概要: Towards Handling Unconstrained User Preferences in Dialogue

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08650v1
• Date: Fri, 17 Sep 2021 17:14:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-20 15:24:12.766599
• Title: Towards Handling Unconstrained User Preferences in Dialogue
• Title（参考訳）: 対話における制約のないユーザ嗜好の取り扱い
• Authors: Suraj Pandey, Svetlana Stoyanchev, Rama Doddipatla
• Abstract要約: 我々は、ユーザが制約のない好みを指定する柔軟性を持つ、より自然な情報ナビゲーション対話インタフェースを構想する。 ユーザ要求に関連するエンティティを識別するために,構造化されていない知識からの情報検索を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.306243030060205
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A user input to a schema-driven dialogue information navigation system, such as venue search, is typically constrained by the underlying database which restricts the user to specify a predefined set of preferences, or slots, corresponding to the database fields. We envision a more natural information navigation dialogue interface where a user has flexibility to specify unconstrained preferences that may not match a predefined schema. We propose to use information retrieval from unstructured knowledge to identify entities relevant to a user request. We update the Cambridge restaurants database with unstructured knowledge snippets (reviews and information from the web) for each of the restaurants and annotate a set of query-snippet pairs with a relevance label. We use the annotated dataset to train and evaluate snippet relevance classifiers, as a proxy to evaluating recommendation accuracy. We show that with a pretrained transformer model as an encoder, an unsupervised/supervised classifier achieves a weighted F1 of .661/.856.
• Abstract（参考訳）: 場所探索のようなスキーマ駆動の対話情報ナビゲーションシステムに入力されるユーザは通常、データベースフィールドに対応する予め定義された好みのセットまたはスロットを指定することを制限する基礎となるデータベースによって制限される。 ユーザが予め定義されたスキーマにマッチしない制約のない好みを指定する柔軟性を持つ、より自然な情報ナビゲーション対話インターフェースを想定する。 ユーザ要求に関連するエンティティを識別するために,構造化されていない知識からの情報検索を提案する。 我々は、ケンブリッジのレストランデータベースを、各レストランについて構造化されていない知識スニペット(Webからのレビューと情報)で更新し、関連ラベルと一連のクエリスニペットペアに注釈を付ける。 アノテーション付きデータセットを用いてスニペット関連分類器の訓練と評価を行い、推奨精度を評価する。 プリトレーニングトランスモデルをエンコーダとして、教師なし/教師なし分類器が.661/.856の重み付けf1を達成することを示す。

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