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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