論文の概要: Database Search Results Disambiguation for Task-Oriented Dialog Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.08351v1
• Date: Wed, 15 Dec 2021 18:56:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-16 14:43:22.316676
• Title: Database Search Results Disambiguation for Task-Oriented Dialog Systems
• Title（参考訳）: タスク指向対話システムのためのデータベース検索結果の曖昧化
• Authors: Kun Qian, Ahmad Beirami, Satwik Kottur, Shahin Shayandeh, Paul Crook, Alborz Geramifard, Zhou Yu, Chinnadhurai Sankar
• Abstract要約: 本稿では,データベース検索結果の曖昧化に着目した新しい課題であるデータベース検索結果(DSR)の曖昧化を提案する。 この課題を研究するために、一般的なタスク指向のダイアログデータセット(MultiWOZとSGD)を拡張し、(a)事前に定義された文法を合成的に生成し、(b)サブセットのための人間のパラフレーズを収集する。 拡張ダイアログデータのトレーニングは、修正されていないターンのパフォーマンスを犠牲にすることなく、曖昧なシナリオに対処するモデルの能力を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.36255492341847
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As task-oriented dialog systems are becoming increasingly popular in our lives, more realistic tasks have been proposed and explored. However, new practical challenges arise. For instance, current dialog systems cannot effectively handle multiple search results when querying a database, due to the lack of such scenarios in existing public datasets. In this paper, we propose Database Search Result (DSR) Disambiguation, a novel task that focuses on disambiguating database search results, which enhances user experience by allowing them to choose from multiple options instead of just one. To study this task, we augment the popular task-oriented dialog datasets (MultiWOZ and SGD) with turns that resolve ambiguities by (a) synthetically generating turns through a pre-defined grammar, and (b) collecting human paraphrases for a subset. We find that training on our augmented dialog data improves the model's ability to deal with ambiguous scenarios, without sacrificing performance on unmodified turns. Furthermore, pre-fine tuning and multi-task learning help our model to improve performance on DSR-disambiguation even in the absence of in-domain data, suggesting that it can be learned as a universal dialog skill. Our data and code will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: タスク指向のダイアログシステムが私たちの生活でますます普及している中、より現実的なタスクが提案され、検討されています。 しかし、新たな課題が生まれている。 例えば、現在のダイアログシステムは、既存の公開データセットにそのようなシナリオがないため、データベースをクエリするときに複数の検索結果を効果的に処理できない。 本稿では,データベース検索結果の曖昧さを解消する新しい課題であるデータベース検索結果(dsr)の曖昧さを解消することを提案する。 そこで本研究では,タスク指向の対話データセット (multiwoz と sgd) を,曖昧さを解消するターンで拡張する。 (a)予め定義された文法を合成的に生成し、 b) サブセットのために人間のパラフレーズを収集すること。 拡張ダイアログデータのトレーニングは、修正されていないターンのパフォーマンスを犠牲にすることなく、曖昧なシナリオに対処するモデルの能力を向上させる。 さらに,本モデルでは,ドメイン内データがない場合でも,DSRの曖昧性向上に寄与し,ユニバーサルダイアログスキルとして学習できることが示唆された。 私たちのデータとコードは公開されます。

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