Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Zero and Few-shot Knowledge-seeking Turn Detection in Task-orientated Dialogue Systems

論文の概要: Towards Zero and Few-shot Knowledge-seeking Turn Detection in Task-orientated Dialogue Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08820v1
Date: Sat, 18 Sep 2021 03:33:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-21 17:00:17.722357
Title: Towards Zero and Few-shot Knowledge-seeking Turn Detection in Task-orientated Dialogue Systems
Title（参考訳）: タスク指向対話システムにおけるゼロとFew-shotの知識探索ターン検出に向けて
Authors: Di Jin, Shuyang Gao, Seokhwan Kim, Yang Liu, Dilek Hakkani-Tur
Abstract要約: この作業では、ドメインAPIの範囲外にあるユーザリクエストの特定に重点を置いています。本稿では適応表現学習と密度推定に基づく新しいREDE法を提案する。 DSTC9データと新たに収集したテストセットにREDEの競合性能を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 40.74708947185302
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Most prior work on task-oriented dialogue systems is restricted to supporting domain APIs. However, users may have requests that are out of the scope of these APIs. This work focuses on identifying such user requests. Existing methods for this task mainly rely on fine-tuning pre-trained models on large annotated data. We propose a novel method, REDE, based on adaptive representation learning and density estimation. REDE can be applied to zero-shot cases, and quickly learns a high-performing detector with only a few shots by updating less than 3K parameters. We demonstrate REDE's competitive performance on DSTC9 data and our newly collected test set.
Abstract（参考訳）: タスク指向の対話システムに関するほとんどの先行作業はドメインapiのサポートに限定されている。しかし、ユーザはこれらのAPIの範囲外にあるリクエストを持つかもしれません。この作業は、そのようなユーザリクエストを特定することに焦点を当てます。このタスクの既存の方法は、主に大きな注釈付きデータの微調整済みモデルに依存している。本稿では,適応表現学習と密度推定に基づく新しい手法であるredeを提案する。 REDEはゼロショットケースに適用でき、3K未満のパラメータを更新することで、わずか数ショットで高性能な検出器を素早く学習する。 DSTC9データと新たに収集したテストセットにREDEの競合性能を示す。

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