Fugu-MT 論文翻訳(概要): Controllable User Dialogue Act Augmentation for Dialogue State Tracking

論文の概要: Controllable User Dialogue Act Augmentation for Dialogue State Tracking

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12757v1
Date: Tue, 26 Jul 2022 09:04:48 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2022-07-27 12:35:02.336592
Title: Controllable User Dialogue Act Augmentation for Dialogue State Tracking
Title（参考訳）: 対話状態追跡のための制御可能なユーザ対話法拡張
Authors: Chun-Mao Lai, Ming-Hao Hsu, Chao-Wei Huang, Yun-Nung Chen
Abstract要約: 本稿では,ユーザ発話を多様な振る舞いで拡張するための制御可能なユーザ対話行動拡張(CUDA-DST)を提案する。強化されたデータにより、異なる状態トラッカーは改善され、より堅牢性を示し、MultiWOZ 2.1における最先端のパフォーマンスを達成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 29.756094955426597
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Prior work has demonstrated that data augmentation is useful for improving dialogue state tracking. However, there are many types of user utterances, while the prior method only considered the simplest one for augmentation, raising the concern about poor generalization capability. In order to better cover diverse dialogue acts and control the generation quality, this paper proposes controllable user dialogue act augmentation (CUDA-DST) to augment user utterances with diverse behaviors. With the augmented data, different state trackers gain improvement and show better robustness, achieving the state-of-the-art performance on MultiWOZ 2.1
Abstract（参考訳）: 先行研究は、データ拡張が対話状態追跡を改善するのに役立つことを実証した。しかし, ユーザ発話は多種多様であるが, 事前の手法では, 拡張がもっとも簡単なものと考えられており, 一般化能力の低下が懸念されている。本稿では,多様な対話行為をよりよくカバーし,生成品質を制御するために,多様な行動でユーザ発話を増強するための制御可能なユーザ対話行為拡張(CUDA-DST)を提案する。拡張データにより、異なる状態トラッカーは改善され、より堅牢性を示し、MultiWOZ 2.1の最先端性能を達成する。

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