論文の概要: RT-KGD: Relation Transition Aware Knowledge-Grounded Dialogue Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.08212v1
• Date: Sun, 17 Jul 2022 16:07:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-19 14:35:20.041979
• Title: RT-KGD: Relation Transition Aware Knowledge-Grounded Dialogue Generation
• Title（参考訳）: rt-kgd:知識接地対話生成を意識した関係遷移
• Authors: Kexin Wang, Zhixu Li, Jiaan Wang, Jianfeng Qu, Ying He, An Liu, Lei Zhao
• Abstract要約: 関係遷移を考慮した知識包含対話生成モデル(RT-KGD)を提案する。 具体的には、人間会話の潜在論理に触発され、対話レベルの関係遷移規則とターンレベルのエンティティ意味情報を統合する。 このように、知識間の相互作用は、適切な知識を予測し、一貫性のある応答を生成するための豊富な手がかりを生み出すと考えられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.37399983466163
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Grounding dialogue system with external knowledge is a promising way to improve the quality of responses. Most existing works adopt knowledge graphs (KGs) as the external resources, paying attention to the contribution of entities in the last utterance of the dialogue for context understanding and response generation. Nevertheless, the correlations between knowledge implied in the multi-turn context and the transition regularities between relations in KGs are under-explored. To this end, we propose a Relation Transition aware Knowledge-Grounded Dialogue Generation model (RT-KGD). Specifically, inspired by the latent logic of human conversation, our model integrates dialogue-level relation transition regularities with turn-level entity semantic information. In this manner, the interaction between knowledge is considered to produce abundant clues for predicting the appropriate knowledge and generating coherent responses. The experimental results on both automatic evaluation and manual evaluation indicate that our model outperforms state-of-the-art baselines.
• Abstract（参考訳）: 外部知識を用いた接地対話システムは,応答の質を向上させるための有望な方法である。 既存の著作の多くは外部資源として知識グラフ(kgs)を採用し、文脈理解と応答生成のための対話の最後の発話におけるエンティティの貢献に注意を払っている。 それでも、多ターン文脈における知識とKG間の遷移規則性の間の相関は、未探索である。 そこで我々は,RT-KGD(Relation transition aware Knowledge-Grounded Dialogue Generation model)を提案する。 具体的には,人間の会話の潜在論理に着想を得て,対話レベルの関係遷移規則性とターンレベルのエンティティ意味情報を統合する。 このようにして、知識間の相互作用は、適切な知識を予測し、コヒーレントな応答を生成するための豊富な手がかりとなると考えられる。 自動評価と手動評価の両方の実験結果は,本モデルが最先端のベースラインより優れていることを示している。

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