論文の概要: TOD-DA: Towards Boosting the Robustness of Task-oriented Dialogue Modeling on Spoken Conversations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.12441v1
• Date: Thu, 23 Dec 2021 10:04:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-24 14:52:34.933321
• Title: TOD-DA: Towards Boosting the Robustness of Task-oriented Dialogue Modeling on Spoken Conversations
• Title（参考訳）: TOD-DA:音声対話におけるタスク指向対話モデリングのロバスト性向上に向けて
• Authors: Xin Tian, Xinxian Huang, Dongfeng He, Yingzhan Lin, Siqi Bao, Huang He, Liankai Huang, Qiang Ju, Xiyuan Zhang, Jian Xie, Shuqi Sun, Fan Wang, Hua Wu, Haifeng Wang
• Abstract要約: 本稿では,音声対話におけるタスク指向対話モデリングの堅牢性を高めるために,新しいモデルに依存しないデータ拡張パラダイムを提案する。 本手法は,音声対話におけるタスク指向対話モデリングのベンチマークであるDSTC10 Track2の両タスクにおいて,第1位となった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.245354500835465
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Task-oriented dialogue systems have been plagued by the difficulties of obtaining large-scale and high-quality annotated conversations. Furthermore, most of the publicly available datasets only include written conversations, which are insufficient to reflect actual human behaviors in practical spoken dialogue systems. In this paper, we propose Task-oriented Dialogue Data Augmentation (TOD-DA), a novel model-agnostic data augmentation paradigm to boost the robustness of task-oriented dialogue modeling on spoken conversations. The TOD-DA consists of two modules: 1) Dialogue Enrichment to expand training data on task-oriented conversations for easing data sparsity and 2) Spoken Conversation Simulator to imitate oral style expressions and speech recognition errors in diverse granularities for bridging the gap between written and spoken conversations. With such designs, our approach ranked first in both tasks of DSTC10 Track2, a benchmark for task-oriented dialogue modeling on spoken conversations, demonstrating the superiority and effectiveness of our proposed TOD-DA.
• Abstract（参考訳）: タスク指向対話システムは、大規模で高品質な注釈付き会話を得ることの難しさに悩まされてきた。 さらに、一般に入手可能なデータセットのほとんどは、実際の対話システムにおける実際の人間の行動を反映しない、書かれた会話のみを含んでいる。 本稿では,タスク指向対話モデルの頑健性を高めるための新しいモデル非依存データ拡張パラダイムであるタスク指向対話データ拡張(tod-da)を提案する。 TOD-DAは2つのモジュールから構成される。 1【タスク指向会話の訓練データの拡大によるデータ疎結合の緩和】 2) 音声対話シミュレータは, 文章と会話のギャップを埋めるために, 多様な粒度の音声表現や音声認識誤りを模倣する。 そこで本手法は,音声対話におけるタスク指向対話モデリングのベンチマークであるDSTC10 Track2の両タスクにおいて第1位となり,提案したTOD-DAの優位性と有効性を示した。

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