論文の概要: Utterance Rewriting with Contrastive Learning in Multi-turn Dialogue

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11587v1
• Date: Tue, 22 Mar 2022 10:13:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-23 12:47:40.290645
• Title: Utterance Rewriting with Contrastive Learning in Multi-turn Dialogue
• Title（参考訳）: マルチターン対話におけるコントラスト学習による発話書き換え
• Authors: Zhihao Wang, Tangjian Duan, Zihao Wang, Minghui Yang, Zujie Wen, Yongliang Wang
• Abstract要約: 比較学習とマルチタスク学習を導入し、問題を共同でモデル化する。 提案手法は,複数の公開データセット上での最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.103162555263143
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Context modeling plays a significant role in building multi-turn dialogue systems. In order to make full use of context information, systems can use Incomplete Utterance Rewriting(IUR) methods to simplify the multi-turn dialogue into single-turn by merging current utterance and context information into a self-contained utterance. However, previous approaches ignore the intent consistency between the original query and rewritten query. The detection of omitted or coreferred locations in the original query can be further improved. In this paper, we introduce contrastive learning and multi-task learning to jointly model the problem. Our method benefits from carefully designed self-supervised objectives, which act as auxiliary tasks to capture semantics at both sentence-level and token-level. The experiments show that our proposed model achieves state-of-the-art performance on several public datasets.
• Abstract（参考訳）: コンテキストモデリングはマルチターン対話システムの構築において重要な役割を果たす。 コンテクスト情報を完全に活用するために、システムはIncomplete Utterance Rewriting(IUR)メソッドを使用して、現在の発話とコンテキスト情報を自己完結した発話にマージすることで、マルチターン対話を単一ターンに単純化することができる。 しかし、以前のアプローチでは、元のクエリと書き直されたクエリ間の意図的な一貫性は無視されていた。 元のクエリにおける省略または中核的な位置の検出をさらに改善することができる。 本稿では,比較学習とマルチタスク学習を導入し,問題をモデル化する。 提案手法は,文レベルでもトークンレベルでも意味を捉える補助タスクとして機能する,注意深く設計された自己教師付き目標の恩恵を受ける。 実験により,提案モデルがいくつかの公開データセット上で最先端の性能を達成することを示す。

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