論文の概要: Adapting Task-Oriented Dialogue Models for Email Conversations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09439v1
• Date: Fri, 19 Aug 2022 16:41:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-22 16:59:04.761282
• Title: Adapting Task-Oriented Dialogue Models for Email Conversations
• Title（参考訳）: 電子メール会話におけるタスク指向対話モデルの適用
• Authors: Soham Deshmukh, Charles Lee
• Abstract要約: 本稿では,対話モデルの最新開発を長文会話に適用できる効果的な伝達学習フレームワーク(EMToD)を提案する。 提案するEMToDフレームワークは,事前学習した言語モデルに対する意図検出性能を45%向上し,タスク指向の電子メール会話において,事前学習した対話モデルに対する意図検出性能を30%向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.45709593827781
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Intent detection is a key part of any Natural Language Understanding (NLU) system of a conversational assistant. Detecting the correct intent is essential yet difficult for email conversations where multiple directives and intents are present. In such settings, conversation context can become a key disambiguating factor for detecting the user's request from the assistant. One prominent way of incorporating context is modeling past conversation history like task-oriented dialogue models. However, the nature of email conversations (long form) restricts direct usage of the latest advances in task-oriented dialogue models. So in this paper, we provide an effective transfer learning framework (EMToD) that allows the latest development in dialogue models to be adapted for long-form conversations. We show that the proposed EMToD framework improves intent detection performance over pre-trained language models by 45% and over pre-trained dialogue models by 30% for task-oriented email conversations. Additionally, the modular nature of the proposed framework allows plug-and-play for any future developments in both pre-trained language and task-oriented dialogue models.
• Abstract（参考訳）: Intent Detectionは、会話アシスタントの自然言語理解(NLU)システムにおいて重要な部分である。 複数の指示や意図が存在するメール会話には、正しい意図を検出することが不可欠だが、難しい。 このような設定では、会話コンテキストは、アシスタントからのユーザの要求を検出するための重要な曖昧化要因となる。 コンテキストを組み込む顕著な方法の1つは、タスク指向の対話モデルのような過去の会話履歴のモデリングである。 しかし、メール会話の性質(長文)はタスク指向対話モデルにおける最新の進歩の直接的利用を制限する。 そこで本稿では,対話モデルの最新開発を長期会話に適応させるための効果的な伝達学習フレームワーク(EMToD)を提案する。 提案するEMToDフレームワークは,事前学習した言語モデルに対して45%,事前学習した対話モデルに対して30%の意図検出性能を向上させる。 さらに、提案フレームワークのモジュール性により、事前訓練された言語とタスク指向の対話モデルの両方で、将来の開発をプラグイン・アンド・プレイできる。

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