Fugu-MT 論文翻訳(概要): Crowdsourcing Diverse Paraphrases for Training Task-oriented Bots

論文の概要: Crowdsourcing Diverse Paraphrases for Training Task-oriented Bots

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.09420v1
Date: Mon, 20 Sep 2021 10:46:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-21 16:35:57.833227
Title: Crowdsourcing Diverse Paraphrases for Training Task-oriented Bots
Title（参考訳）: タスク指向ボットのトレーニングのためのクラウドソーシング
Authors: Jorge Ram\'irez, Auday Berro, Marcos Baez, Boualem Benatallah, Fabio Casati
Abstract要約: クラウドベースのパラフレーズは、タスク指向のボットをトレーニングするためのデータセットを構築するための顕著なアプローチである。現在のアプローチでは、群衆は自然に多様な言い回しを提供したり、語彙の多様性にのみ焦点をあてていると仮定している。このWiPでは、多様性の見過ごされた側面に対処し、シンタクティックに多様性のあるパラフレーズへのクラウドソーシングプロセスを導くアプローチを導入しました。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.389726345013072
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: A prominent approach to build datasets for training task-oriented bots is crowd-based paraphrasing. Current approaches, however, assume the crowd would naturally provide diverse paraphrases or focus only on lexical diversity. In this WiP we addressed an overlooked aspect of diversity, introducing an approach for guiding the crowdsourcing process towards paraphrases that are syntactically diverse.
Abstract（参考訳）: タスク指向のボットをトレーニングするためのデータセットを構築するための顕著なアプローチは、クラウドベースのパラフレーズである。しかし、現在のアプローチでは、群衆は自然に多様なパラフレーズを提供し、語彙の多様性にのみ焦点をあてている。このWiPでは、多様性の見過ごされた側面に対処し、シンタクティックに多様性のあるパラフレーズへのクラウドソーシングプロセスを導くアプローチを導入しました。

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