論文の概要: Generate, Evaluate, and Select: A Dialogue System with a Response
Evaluator for Diversity-Aware Response Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04937v1
- Date: Fri, 10 Jun 2022 08:22:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-13 23:28:41.081201
- Title: Generate, Evaluate, and Select: A Dialogue System with a Response
Evaluator for Diversity-Aware Response Generation
- Title（参考訳）: 多様性認識応答生成のための応答評価器を用いた対話システムの作成・評価・選択
- Authors: Ryoma Sakaeda, Daisuke Kawahara
- Abstract要約: 現在の対話システムにおける多様性の欠如を克服することを目的としている。
本稿では,応答生成器が生成する複数の応答を評価するジェネレータ・評価器モデルを提案する。
我々は,提案システムとベースラインシステムの出力を比較するために人的評価を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.247397520986999
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We aim to overcome the lack of diversity in responses of current dialogue
systems and to develop a dialogue system that is engaging as a conversational
partner. We propose a generator-evaluator model that evaluates multiple
responses generated by a response generator and selects the best response by an
evaluator. By generating multiple responses, we obtain diverse responses. We
conduct human evaluations to compare the output of the proposed system with
that of a baseline system. The results of the human evaluations showed that the
proposed system's responses were often judged to be better than the baseline
system's, and indicated the effectiveness of the proposed method.
- Abstract（参考訳）: 我々は,現在の対話システムにおける多様性の欠如を克服し,対話相手として係わる対話システムを開発することを目的としている。
本稿では,応答生成器が生成した複数の応答を評価し,評価器が最適な応答を選択するジェネレータ評価モデルを提案する。
複数の応答を生成して、多様な応答を得る。
提案システムの出力とベースラインシステムの出力を比較するために,人間による評価を行う。
評価の結果,提案システムの応答はベースラインシステムよりも優れていると判断されることが多く,提案手法の有効性が示された。
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