論文の概要: GlobalWoZ: Globalizing MultiWoZ to Develop Multilingual Task-Oriented Dialogue Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.07679v1
• Date: Thu, 14 Oct 2021 19:33:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-18 12:12:52.947924
• Title: GlobalWoZ: Globalizing MultiWoZ to Develop Multilingual Task-Oriented Dialogue Systems
• Title（参考訳）: globalwoz:マルチウォズをグローバル化する多言語タスク指向対話システム
• Authors: Bosheng Ding, Junjie Hu, Lidong Bing, Sharifah Mahani Aljunied, Shafiq Joty, Luo Si, Chunyan Miao
• Abstract要約: 本稿では,英語のToDデータセットから大規模多言語ToDデータセットであるGlobalWoZを生成する新しいデータキュレーション手法を提案する。 本手法は,対話テンプレートの翻訳と,対象国におけるローカルエンティティの充填に基づく。 我々はデータセットと強力なベースラインのセットを公開し、実際のユースケースにおける多言語ToDシステムの学習を奨励します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.92182084456809
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Much recent progress in task-oriented dialogue (ToD) systems has been driven by available annotation data across multiple domains for training. Over the last few years, there has been a move towards data curation for multilingual ToD systems that are applicable to serve people speaking different languages. However, existing multilingual ToD datasets either have a limited coverage of languages due to the high cost of data curation, or ignore the fact that dialogue entities barely exist in countries speaking these languages. To tackle these limitations, we introduce a novel data curation method that generates GlobalWoZ -- a large-scale multilingual ToD dataset globalized from an English ToD dataset for three unexplored use cases. Our method is based on translating dialogue templates and filling them with local entities in the target-language countries. We release our dataset as well as a set of strong baselines to encourage research on learning multilingual ToD systems for real use cases.
• Abstract（参考訳）: タスク指向対話(ToD)システムの最近の進歩は、トレーニングのために複数のドメインにまたがるアノテーションデータによって進められている。 ここ数年,多言語対応のToDシステムに対するデータキュレーションへの動きが,さまざまな言語を話す人々への提供に応用されている。 しかしながら、既存の多言語todデータセットは、データキュレーションのコストが高いため、言語の範囲が限られているか、あるいはこれらの言語を話す国では対話エンティティがほとんど存在しないという事実を無視している。 これらの制約に対処するために,我々は,英語todデータセットからグローバル化された大規模多言語todデータセットであるglobalwozを生成する新しいデータキュレーション手法を提案する。 本手法は,対話テンプレートの翻訳と,対象国におけるローカルエンティティの充填に基づく。 我々はデータセットと強力なベースラインのセットを公開し、実際のユースケースにおける多言語ToDシステムの学習を奨励します。

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