論文の概要: Learning Interpretable Latent Dialogue Actions With Less Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11128v2
• Date: Fri, 23 Sep 2022 11:59:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-26 10:45:52.950021
• Title: Learning Interpretable Latent Dialogue Actions With Less Supervision
• Title（参考訳）: 省力化による解釈可能な潜在対話行動の学習
• Authors: Vojt\v{e}ch Hude\v{c}ek and Ond\v{r}ej Du\v{s}ek
• Abstract要約: 本稿では,個別変数を用いたタスク指向対話のモデル化のための新しいアーキテクチャを提案する。 本モデルは,変化型リカレントニューラルネットワーク(VRNN)に基づいており,意味情報の明示的なアノテーションを必要としない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.42658286826597
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel architecture for explainable modeling of task-oriented dialogues with discrete latent variables to represent dialogue actions. Our model is based on variational recurrent neural networks (VRNN) and requires no explicit annotation of semantic information. Unlike previous works, our approach models the system and user turns separately and performs database query modeling, which makes the model applicable to task-oriented dialogues while producing easily interpretable action latent variables. We show that our model outperforms previous approaches with less supervision in terms of perplexity and BLEU on three datasets, and we propose a way to measure dialogue success without the need for expert annotation. Finally, we propose a novel way to explain semantics of the latent variables with respect to system actions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,対話行動を表す離散的潜在変数を用いたタスク指向対話のモデル化を行うための新しいアーキテクチャを提案する。 本モデルは,変化型リカレントニューラルネットワーク(VRNN)に基づいており,意味情報の明示的なアノテーションを必要としない。 従来の作業と異なり,システムとユーザを別々にモデル化し,データベース・クエリ・モデリングを行い,容易に解釈可能なアクション・潜在変数を生成しながら,タスク指向の対話に適用する。 本稿では,3つのデータセットにおけるパープレキシティとBLEUの点からみると,従来の手法よりも精度が低いことを示し,専門家のアノテーションを必要とせずに対話の成功を測定する手法を提案する。 最後に,システムの動作に関して潜在変数の意味を説明する新しい方法を提案する。

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