論文の概要: Learning to Express in Knowledge-Grounded Conversation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05805v1
• Date: Tue, 12 Apr 2022 13:43:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-13 12:47:47.224520
• Title: Learning to Express in Knowledge-Grounded Conversation
• Title（参考訳）: 知識基盤会話における表現の学習
• Authors: Xueliang Zhao, Tingchen Fu, Chongyang Tao, Wei Wu, Dongyan Zhao and Rui Yan
• Abstract要約: 本稿では,知識表現の2つの側面,すなわち各部分における内容の応答構造とスタイルについて考察する。 本稿では, セグメンテーションに基づく生成モデルを提案し, 応答における知識表現の基盤となるパターンを発見するために, 変動的アプローチを用いてモデルを最適化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.338124154016825
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Grounding dialogue generation by extra knowledge has shown great potentials towards building a system capable of replying with knowledgeable and engaging responses. Existing studies focus on how to synthesize a response with proper knowledge, yet neglect that the same knowledge could be expressed differently by speakers even under the same context. In this work, we mainly consider two aspects of knowledge expression, namely the structure of the response and style of the content in each part. We therefore introduce two sequential latent variables to represent the structure and the content style respectively. We propose a segmentation-based generation model and optimize the model by a variational approach to discover the underlying pattern of knowledge expression in a response. Evaluation results on two benchmarks indicate that our model can learn the structure style defined by a few examples and generate responses in desired content style.
• Abstract（参考訳）: 余分な知識による対話生成は、知識と係わる応答で応答できるシステムを構築する大きな可能性を示している。 既存の研究では、適切な知識で応答を合成する方法に焦点が当てられているが、同じ知識が同じ文脈でも話者によって異なる表現が可能であることは無視されている。 本稿では,主に知識表現の2つの側面,すなわち各部分における内容の応答構造とスタイルについて考察する。 そこで我々は,構造とコンテンツスタイルを表す2つの逐次潜在変数を導入する。 本稿では,セグメンテーションに基づく生成モデルを提案し,応答における知識表現の基盤となるパターンを発見するための変分的アプローチによる最適化を行う。 2つのベンチマークによる評価結果は,本モデルがいくつかの例で定義された構造スタイルを学習し,所望のコンテンツスタイルで応答を生成することを示す。

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