論文の概要: Dialog Inpainting: Turning Documents into Dialogs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09073v1
• Date: Wed, 18 May 2022 16:58:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-19 12:13:14.401521
• Title: Dialog Inpainting: Turning Documents into Dialogs
• Title（参考訳）: Dialog Inpainting: ドキュメントをダイアログに変換する
• Authors: Zhuyun Dai, Arun Tejasvi Chaganty, Vincent Zhao, Aida Amini, Qazi Mamunur Rashid, Mike Green, Kelvin Guu
• Abstract要約: 私たちは2つのデータセットを作成し、1900万の多様な情報検索ダイアログを作成しました。 WikiDialogの回答の妥当性と会話性は、既存の手作業によるデータセットよりも優れているか、あるいは優れていると判断する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.131506050808207
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many important questions (e.g. "How to eat healthier?") require conversation to establish context and explore in depth. However, conversational question answering (ConvQA) systems have long been stymied by scarce training data that is expensive to collect. To address this problem, we propose a new technique for synthetically generating diverse and high-quality dialog data: dialog inpainting. Our approach takes the text of any document and transforms it into a two-person dialog between the writer and an imagined reader: we treat sentences from the article as utterances spoken by the writer, and then use a dialog inpainter to predict what the imagined reader asked or said in between each of the writer's utterances. By applying this approach to passages from Wikipedia and the web, we produce WikiDialog and WebDialog, two datasets totalling 19 million diverse information-seeking dialogs -- 1,000x larger than the largest existing ConvQA dataset. Furthermore, human raters judge the answer adequacy and conversationality of WikiDialog to be as good or better than existing manually-collected datasets. Using our inpainted data to pre-train ConvQA retrieval systems, we significantly advance state-of-the-art across three benchmarks (QReCC, OR-QuAC, TREC CAsT) yielding up to 40% relative gains on standard evaluation metrics.
• Abstract（参考訳）: 多くの重要な質問("how to eat healthier?"など)は、コンテキストを確立し、深く掘り下げるために会話を必要とする。 しかしながら、会話型質問応答(convqa)システムは、収集に費用がかかるトレーニングデータが少ないため、長い間抑制されてきた。 この問題に対処するために,多種多様な高品質なダイアログデータを合成的に生成する新しい手法を提案する。 私たちは、記事の文章を著者が話した発話として扱い、次に、想像された読者が各著者の発話の間に何を尋ねたり、話したりするかを予測するために、ダイアログを塗り替えます。 このアプローチをWikipediaとWebからのパスに適用することにより、WikiDialogとWebDialogという2つのデータセットを生成します。 さらに、WikiDialogの回答の妥当性と会話性は、既存の手作業によるデータセットよりも優れているか優れていると判断する。 塗装したデータを事前トレーニングしたConvQA検索システムに使用することにより、3つのベンチマーク(QReCC, OR-QuAC, TREC CAsT)において、標準評価基準に対して最大40%の相対的な利得が得られた。

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