論文の概要: Commonsense and Named Entity Aware Knowledge Grounded Dialogue
Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13928v1
- Date: Fri, 27 May 2022 12:11:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2022-05-30 12:57:23.392770
- Title: Commonsense and Named Entity Aware Knowledge Grounded Dialogue
Generation
- Title（参考訳）: Commonsense and Named Entity Aware Knowledge Grounded Dialogue Generation
- Authors: Deeksha Varshney, Akshara Prabhakar, Asif Ekbal
- Abstract要約: 大規模コモンセンスと名前付きエンティティベース知識を効果的に活用するオープンドメイン対話生成モデルを提案する。
提案モデルでは,対話履歴と関連する知識の最も正確かつ重要な部分を保存するために,マルチホップアテンション層を利用する。
2つのベンチマークデータセットの実証結果は、我々のモデルが自動評価指標と人的判断の両方で最先端の手法を大幅に上回っていることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.283091595536835
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Grounding dialogue on external knowledge and interpreting linguistic patterns
in dialogue history context, such as ellipsis, anaphora, and co-references is
critical for dialogue comprehension and generation. In this paper, we present a
novel open-domain dialogue generation model which effectively utilizes the
large-scale commonsense and named entity based knowledge in addition to the
unstructured topic-specific knowledge associated with each utterance. We
enhance the commonsense knowledge with named entity-aware structures using
co-references. Our proposed model utilizes a multi-hop attention layer to
preserve the most accurate and critical parts of the dialogue history and the
associated knowledge. In addition, we employ a Commonsense and Named Entity
Enhanced Attention Module, which starts with the extracted triples from various
sources and gradually finds the relevant supporting set of triples using
multi-hop attention with the query vector obtained from the interactive
dialogue-knowledge module. Empirical results on two benchmark dataset
demonstrate that our model significantly outperforms the state-of-the-art
methods in terms of both automatic evaluation metrics and human judgment. Our
code is publicly available at
\href{https://github.com/deekshaVarshney/CNTF}{https://github.com/deekshaVarshney/CNTF};
\href{https://www.iitp.ac.in/~ai-nlp-ml/resources/codes/CNTF.zip}{https://www.iitp.ac.in/-ai-nlp-ml/resources/
codes/CNTF.zip}.
- Abstract（参考訳）: 対話の理解と生成には,外的知識に基づく対話や,エロプシス,アナフォラ,コレファレンスといった言語パターンの解釈が不可欠である。
本稿では,各発話に関連する非構造化話題固有知識に加えて,大規模コモンセンスと名前付きエンティティベース知識を効果的に活用するオープンドメイン対話生成モデルを提案する。
共参照を用いた名前付きエンティティ認識構造を用いてコモンセンス知識を強化する。
提案モデルは対話履歴と関連する知識の最も正確かつ重要な部分を保存するためにマルチホップアテンション層を利用する。
さらに、さまざまなソースから抽出されたトリプルから始まるCommonsense and Named Entity Enhanced Attention Moduleを使用し、対話型対話理解モジュールから得られるクエリベクトルとマルチホップアテンションを用いて、関連する3つ組のサポートセットを徐々に見つける。
2つのベンチマークデータセットの実証結果は、我々のモデルが自動評価指標と人的判断の両方で最先端の手法を大幅に上回っていることを示している。
我々のコードは、 \href{https://github.com/deekshaVarshney/CNTF}{https://github.com/deekshaVarshney/CNTF}; \href{https://www.iitp.ac.in/~ai-nlp-ml/resources/codes/CNTF.zip}{https://www.iitp.ac.in/-ai-nlp-ml/resources/codes/CNTF.zip} で公開されている。
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