Fugu-MT 論文翻訳(概要): Self-Attention for Incomplete Utterance Rewriting

論文の概要: Self-Attention for Incomplete Utterance Rewriting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.12160v2
Date: Sat, 26 Feb 2022 16:30:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-01 11:53:16.420654
Title: Self-Attention for Incomplete Utterance Rewriting
Title（参考訳）: 不完全発話の書き直しに対する自己注意
Authors: Yong Zhang, Zhitao Li, Jianzong Wang, Ning Cheng, Jing Xiao
Abstract要約: 変圧器の自己アテンション重み行列からコア参照と省略関係を直接抽出する新しい手法を提案する。本手法は,自己注意重み行列の豊富な情報から,公共IURデータセット上での競合的な結果を得た。
参考スコア（独自算出の注目度）: 31.9403098330132
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Incomplete utterance rewriting (IUR) has recently become an essential task in NLP, aiming to complement the incomplete utterance with sufficient context information for comprehension. In this paper, we propose a novel method by directly extracting the coreference and omission relationship from the self-attention weight matrix of the transformer instead of word embeddings and edit the original text accordingly to generate the complete utterance. Benefiting from the rich information in the self-attention weight matrix, our method achieved competitive results on public IUR datasets.
Abstract（参考訳）: incomplete utterance rewriting (iur) は近年,理解のための十分なコンテキスト情報を備えた不完全発話を補完する目的で,nlpにおいて不可欠なタスクとなっている。本稿では,単語埋め込みの代わりに変圧器の自己注意重み行列からコア参照と省略関係を直接抽出し,その完全発話を生成するために原文を編集する手法を提案する。本手法は,自己注意重み行列の豊富な情報から,公共IURデータセット上での競合結果を得た。

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