Fugu-MT 論文翻訳(概要): OPERA: Harmonizing Task-Oriented Dialogs and Information Seeking Experience

論文の概要: OPERA: Harmonizing Task-Oriented Dialogs and Information Seeking Experience

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.12449v1
Date: Fri, 24 Jun 2022 18:21:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-28 13:24:08.575289
Title: OPERA: Harmonizing Task-Oriented Dialogs and Information Seeking Experience
Title（参考訳）: OPERA:タスク指向ダイアログと情報検索エクスペリエンスの調和
Authors: Miaoran Li, Baolin Peng, Jianfeng Gao, Zhu Zhang
Abstract要約: 会話型AIにおける既存の研究は、主にタスク指向対話(TOD)と質問応答(QA)を別々のタスクとして扱う。そこで我々は,TODとQAタスクを組み合わせた新たなタスクであるOpen-Book TOD (OB-TOD)を提案する。我々は,そのタスクに対処するために,明示的で暗黙的な外部知識を適切にアクセス可能な統一モデルOPERAを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 87.0233567695073
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Existing studies in conversational AI mostly treat task-oriented dialog (TOD) and question answering (QA) as separate tasks. Towards the goal of constructing a conversational agent that can complete user tasks and support information seeking, it is important to build a system that handles both TOD and QA with access to various external knowledge. In this work, we propose a new task, Open-Book TOD (OB-TOD), which combines TOD with QA task and expand external knowledge sources to include both explicit knowledge sources (e.g., the Web) and implicit knowledge sources (e.g., pre-trained language models). We create a new dataset OB-MultiWOZ, where we enrich TOD sessions with QA-like information seeking experience grounded on external knowledge. We propose a unified model OPERA (Open-book End-to-end Task-oriented Dialog) which can appropriately access explicit and implicit external knowledge to tackle the defined task. Experimental results demonstrate OPERA's superior performance compared to closed-book baselines and illustrate the value of both knowledge types.
Abstract（参考訳）: 会話型AIにおける既存の研究は、主にタスク指向対話(TOD)と質問応答(QA)を別々のタスクとして扱う。ユーザのタスクを完了し、情報検索を支援する会話エージェントの構築という目標に向けて、様々な外部知識にアクセスしてtodとqaの両方を処理するシステムを構築することが重要である。そこで本研究では,TODとQAタスクを組み合わせた新たなタスクであるOpen-Book TOD(OB-TOD)を提案し,外部知識ソースを拡張して,明示的な知識ソース(Webなど)と暗黙的な知識ソース(事前学習言語モデルなど)を含める。私たちは新しいデータセット ob-multiwozを作成し、外部の知識に基づくqaライクな情報探索体験でtodセッションを強化します。本稿では,明示的かつ暗黙的な外部知識にアクセスしてタスクに取り組むための統一型モデルopera (open-book end-to-end task-oriented dialog)を提案する。実験結果から,OPERAはクローズドブックのベースラインに比べて優れた性能を示し,両者の知識タイプの価値を示した。

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