論文の概要: Towards Large-Scale Interpretable Knowledge Graph Reasoning for Dialogue Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10610v1
• Date: Sun, 20 Mar 2022 17:51:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-23 08:21:42.436302
• Title: Towards Large-Scale Interpretable Knowledge Graph Reasoning for Dialogue Systems
• Title（参考訳）: 対話システムのための大規模解釈可能な知識グラフ推論に向けて
• Authors: Yi-Lin Tuan, Sajjad Beygi, Maryam Fazel-Zarandi, Qiaozi Gao, Alessandra Cervone, William Yang Wang
• Abstract要約: よりスケーラブルで一般化可能な対話システムに知識推論機能を組み込む新しい手法を提案する。 我々の知識を最大限に活用するために、変圧器モデルが微分可能な知識グラフを解析して応答を生成するのは、これが初めてである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 109.16553492049441
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Users interacting with voice assistants today need to phrase their requests in a very specific manner to elicit an appropriate response. This limits the user experience, and is partly due to the lack of reasoning capabilities of dialogue platforms and the hand-crafted rules that require extensive labor. One possible way to improve user experience and relieve the manual efforts of designers is to build an end-to-end dialogue system that can do reasoning itself while perceiving user's utterances. In this work, we propose a novel method to incorporate the knowledge reasoning capability into dialogue systems in a more scalable and generalizable manner. Our proposed method allows a single transformer model to directly walk on a large-scale knowledge graph to generate responses. To the best of our knowledge, this is the first work to have transformer models generate responses by reasoning over differentiable knowledge graphs. We investigate the reasoning abilities of the proposed method on both task-oriented and domain-specific chit-chat dialogues. Empirical results show that this method can effectively and efficiently incorporate a knowledge graph into a dialogue system with fully-interpretable reasoning paths.
• Abstract（参考訳）: 今日、音声アシスタントと対話するユーザーは、適切な応答を導き出すために、リクエストを非常に特定の方法でフレーズする必要がある。 これはユーザエクスペリエンスを制限し、部分的には対話プラットフォームの推論能力の欠如と、膨大な労力を要する手作りのルールによるものだ。 ユーザエクスペリエンスの向上とデザイナの手作業の軽減の可能な方法のひとつは,ユーザの発話を知覚しながら推論を行うエンドツーエンド対話システムを構築することだ。 本研究では,よりスケーラブルで汎用的な対話システムにおいて,知識推論機能を組み込む新しい手法を提案する。 提案手法により,単一変圧器モデルによる大規模知識グラフの歩行による応答生成が可能となる。 我々の知る限りでは、変圧器モデルが微分可能な知識グラフを解析して応答を生成するのはこれが初めてである。 タスク指向とドメイン固有のチャット対話における提案手法の推論能力について検討する。 実験の結果,完全解釈可能な推論パスを持つ対話システムにおいて,知識グラフを効果的かつ効率的に組み込むことができた。

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