論文の概要: RETRONLU: Retrieval Augmented Task-Oriented Semantic Parsing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10410v1
• Date: Tue, 21 Sep 2021 19:30:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-23 13:52:39.284650
• Title: RETRONLU: Retrieval Augmented Task-Oriented Semantic Parsing
• Title（参考訳）: retronlu: 拡張されたタスク指向意味解析
• Authors: Vivek Gupta, Akshat Shrivastava, Adithya Sagar, Armen Aghajanyan and Denis Savenkov
• Abstract要約: マルチドメインタスク指向のセマンティックパーシングの問題に対して,検索に基づくモデリングのアイデアを適用している。 我々のアプローチであるRetroNLUは、シーケンス・ツー・シーケンス・モデルアーキテクチャを検索コンポーネントで拡張する。 近隣の検索コンポーネントの品質、モデルの感度を分析し、発話の複雑さの異なる意味解析の性能を分解する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.157958012672202
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: While large pre-trained language models accumulate a lot of knowledge in their parameters, it has been demonstrated that augmenting it with non-parametric retrieval-based memory has a number of benefits from accuracy improvements to data efficiency for knowledge-focused tasks, such as question answering. In this paper, we are applying retrieval-based modeling ideas to the problem of multi-domain task-oriented semantic parsing for conversational assistants. Our approach, RetroNLU, extends a sequence-to-sequence model architecture with a retrieval component, used to fetch existing similar examples and provide them as an additional input to the model. In particular, we analyze two settings, where we augment an input with (a) retrieved nearest neighbor utterances (utterance-nn), and (b) ground-truth semantic parses of nearest neighbor utterances (semparse-nn). Our technique outperforms the baseline method by 1.5% absolute macro-F1, especially at the low resource setting, matching the baseline model accuracy with only 40% of the data. Furthermore, we analyze the nearest neighbor retrieval component's quality, model sensitivity and break down the performance for semantic parses of different utterance complexity.
• Abstract（参考訳）: 大きな事前学習された言語モデルはパラメータに多くの知識を蓄積するが、非パラメトリックな検索ベースのメモリによる拡張は、質問応答のような知識に焦点を当てたタスクにおけるデータ効率の改善から多くの利点を得られることが示されている。 本稿では,対話型アシスタントのためのマルチドメインタスク指向意味解析問題に対して,検索に基づくモデリング手法を適用する。 我々のアプローチであるRetroNLUは、シーケンス・ツー・シーケンス・モデルアーキテクチャを検索コンポーネントで拡張し、既存の類似例を抽出し、モデルへの追加入力として提供する。 特に2つの設定を分析して 入力を補足します (a)最も近い隣接発話(発話−nn)を検索し、 (b)最も近い隣接発話(semparse-nn)の基底意味解析 この手法はベースライン法を1.5%の絶対マクロf1で上回り、特に低リソース環境ではベースラインモデルの精度と40%のデータとのマッチングを行う。 さらに、近隣の検索コンポーネントの品質、モデルの感度を分析し、発話の複雑さの異なる意味解析の性能を分解する。

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