論文の概要: Building Knowledge-Grounded Dialogue Systems with Graph-Based Semantic Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.12681v2
• Date: Thu, 16 May 2024 15:00:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-17 20:01:05.371115
• Title: Building Knowledge-Grounded Dialogue Systems with Graph-Based Semantic Modeling
• Title（参考訳）: グラフベースセマンティックモデリングを用いた知識包含対話システムの構築
• Authors: Yizhe Yang, Heyan Huang, Yang Gao, Jiawei Li and,
• Abstract要約: 知識基盤対話タスクは、与えられた知識文書から情報を伝える応答を生成することを目的としている。 対話と知識の両方のセマンティック構造をモデル化する新しいグラフ構造であるグラウンドドグラフを提案する。 また,知識接地応答生成を向上するグラウンドドグラフ認識変換器を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.0554223015728
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The knowledge-grounded dialogue task aims to generate responses that convey information from given knowledge documents. However, it is a challenge for the current sequence-based model to acquire knowledge from complex documents and integrate it to perform correct responses without the aid of an explicit semantic structure. To address these issues, we propose a novel graph structure, Grounded Graph ($G^2$), that models the semantic structure of both dialogue and knowledge to facilitate knowledge selection and integration for knowledge-grounded dialogue generation. We also propose a Grounded Graph Aware Transformer ($G^2AT$) model that fuses multi-forms knowledge (both sequential and graphic) to enhance knowledge-grounded response generation. Our experiments results show that our proposed model outperforms the previous state-of-the-art methods with more than 10\% gains in response generation and nearly 20\% improvement in factual consistency. Further, our model reveals good generalization ability and robustness. By incorporating semantic structures as prior knowledge in deep neural networks, our model provides an effective way to aid language generation.
• Abstract（参考訳）: 知識基盤対話タスクは、与えられた知識文書から情報を伝える応答を生成することを目的としている。 しかし、現在のシーケンスベースモデルでは、複雑な文書から知識を取得し、それを統合して、明示的な意味構造を使わずに正しい応答を実行することは困難である。 これらの問題に対処するために,対話と知識の両方の意味的構造をモデル化し,知識選択と知識接地対話生成の統合を促進する新しいグラフ構造(G^2$)を提案する。 また,複数形態の知識(シーケンシャルとグラフィックの両方)を融合させて知識接地応答生成を促進するグラウンドドグラフ認識変換器(G^2AT$)モデルを提案する。 実験の結果,提案手法は従来の最先端手法よりも10倍以上の応答生成率,20倍近い実際の整合性向上率で優れていた。 さらに,本モデルでは,優れた一般化能力とロバスト性を示す。 深層ニューラルネットワークにおいて,セマンティック構造を事前知識として組み込むことにより,我々のモデルは言語生成に有効な方法を提供する。

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