論文の概要: Quick Starting Dialog Systems with Paraphrase Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.02546v1
• Date: Wed, 6 Apr 2022 02:35:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-07 14:16:20.302325
• Title: Quick Starting Dialog Systems with Paraphrase Generation
• Title（参考訳）: パラフレーズ生成によるクイックスタートダイアログシステム
• Authors: Louis Marceau, Raouf Belbahar, Marc Queudot, Eric Charton, Marie-Jean Meurs
• Abstract要約: 本稿では,既存の事例からより多くのデータを人工的に生成することで,対話エージェント作成のコストと労力を削減する手法を提案する。 提案手法は,人間の努力がほとんどないダイアログシステムを起動し,実際のエンドユーザーとの対話を可能にするのに十分なレベルの性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Acquiring training data to improve the robustness of dialog systems can be a painstakingly long process. In this work, we propose a method to reduce the cost and effort of creating new conversational agents by artificially generating more data from existing examples, using paraphrase generation. Our proposed approach can kick-start a dialog system with little human effort, and brings its performance to a level satisfactory enough for allowing actual interactions with real end-users. We experimented with two neural paraphrasing approaches, namely Neural Machine Translation and a Transformer-based seq2seq model. We present the results obtained with two datasets in English and in French:~a crowd-sourced public intent classification dataset and our own corporate dialog system dataset. We show that our proposed approach increased the generalization capabilities of the intent classification model on both datasets, reducing the effort required to initialize a new dialog system and helping to deploy this technology at scale within an organization.
• Abstract（参考訳）: ダイアログシステムの堅牢性を改善するためのトレーニングデータを取得するのは、非常に長いプロセスです。 本研究では,パラフレーズ生成を用いて,既存の例からより多くのデータを人工的に生成することで,対話エージェント作成のコストと労力を削減する手法を提案する。 提案手法は,人間の努力がほとんどないダイアログシステムを起動し,実際のエンドユーザーとの対話を可能にするのに十分なレベルの性能を実現する。 ニューラルマシン翻訳とトランスフォーマーベースのseq2seqモデルという2つのニューラルパラフレージングアプローチを実験した。 クラウドソースの公開意図分類データセットと企業対話システムデータセットの2つのデータセットを英語とフランス語で比較した。 提案手法は,両データセットにおける意図分類モデルの一般化能力を高め,新たなダイアログシステムの初期化に必要な労力を削減し,この技術を組織内で大規模に展開する上で有効であることを示す。

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