論文の概要: The Whole Truth and Nothing But the Truth: Faithful and Controllable Dialogue Response Generation with Dataflow Transduction and Constrained Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07800v2
• Date: Fri, 26 May 2023 19:27:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 03:42:54.731849
• Title: The Whole Truth and Nothing But the Truth: Faithful and Controllable Dialogue Response Generation with Dataflow Transduction and Constrained Decoding
• Title（参考訳）: 真実と真実のみ - データフロー変換と制約付きデコードによる忠実で制御可能な対話応答生成
• Authors: Hao Fang, Anusha Balakrishnan, Harsh Jhamtani, John Bufe, Jean Crawford, Jayant Krishnamurthy, Adam Pauls, Jason Eisner, Jacob Andreas, Dan Klein
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークモデリングとルールベース生成の強みを組み合わせた対話応答生成のためのハイブリッドアーキテクチャについて述べる。 本実験により, 本システムは, 流布性, 妥当性, 真理性の評価において, ルールベースおよび学習的アプローチの両方に優れることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.34601470417967
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In a real-world dialogue system, generated text must be truthful and informative while remaining fluent and adhering to a prescribed style. Satisfying these constraints simultaneously is difficult for the two predominant paradigms in language generation: neural language modeling and rule-based generation. We describe a hybrid architecture for dialogue response generation that combines the strengths of both paradigms. The first component of this architecture is a rule-based content selection model defined using a new formal framework called dataflow transduction, which uses declarative rules to transduce a dialogue agent's actions and their results (represented as dataflow graphs) into context-free grammars representing the space of contextually acceptable responses. The second component is a constrained decoding procedure that uses these grammars to constrain the output of a neural language model, which selects fluent utterances. Our experiments show that this system outperforms both rule-based and learned approaches in human evaluations of fluency, relevance, and truthfulness.
• Abstract（参考訳）: 現実世界の対話システムでは、生成したテキストは、精巧で所定のスタイルに固執しながら、真正で有益でなければならない。 これらの制約を同時に満たすことは、ニューラル言語モデリングとルールベース生成という2つの主要なパラダイムにおいて困難である。 両パラダイムの強みを組み合わせた対話応答生成のためのハイブリッドアーキテクチャについて述べる。 このアーキテクチャの最初のコンポーネントは、新しい形式的フレームワークであるdataflow transductionを使用して定義されたルールベースのコンテンツ選択モデルである。これは、宣言的ルールを使用して対話エージェントのアクションとその結果(データフローグラフとして表現される)を、コンテキスト的に受け入れられる応答の空間を表すコンテキストフリーな文法に変換する。 第2のコンポーネントは、これらの文法を使用してニューラルネットワークモデルの出力を制約する制約付き復号手順である。 本実験により, 本システムは, 流布性, 妥当性, 真理性の評価において, ルールベースおよび学習的アプローチの両方に優れることがわかった。

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