論文の概要: DialoGen: Generalized Long-Range Context Representation for Dialogue Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06282v3
• Date: Sat, 15 Jul 2023 16:13:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-19 00:19:22.146367
• Title: DialoGen: Generalized Long-Range Context Representation for Dialogue Systems
• Title（参考訳）: DialoGen:対話システムのための一般化ロングランジコンテキスト表現
• Authors: Suvodip Dey, Maunendra Sankar Desarkar, P. K. Srijith
• Abstract要約: 長距離コンテキストモデリングは対話理解と生成の両方に不可欠である。 文脈表現の最も一般的な方法は、前回の$k$の発話である。 対話応答生成のための新しいエンコーダデコーダベースのフレームワークであるDialoGenを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.607676459156789
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Long-range context modeling is crucial to both dialogue understanding and generation. The most popular method for dialogue context representation is to concatenate the last-$k$ previous utterances. However, this method may not be ideal for conversations containing long-range dependencies as it cannot look beyond last-$k$ utterances. In this work, we propose DialoGen, a novel encoder-decoder based framework for conversational response generation with a generalized context representation that can look beyond the last-$k$ utterances. Hence the method is adaptive to conversations with long-range dependencies. The main idea of our approach is to identify and utilize the most relevant historical utterances instead of the last-$k$ utterances in chronological order. We study the effectiveness of our proposed method on both dialogue generation (open-domain) and understanding (DST) tasks. DialoGen achieves comparable performance with the state-of-the-art models on DailyDialog dataset. We also observe performance gain in existing DST models with our proposed context representation strategy on MultiWOZ dataset. We discuss the generalizability and interpretability of DialoGen and show that the relevance score of previous utterances agrees well with human cognition.
• Abstract（参考訳）: 長距離コンテキストモデリングは対話理解と生成の両方に不可欠である。 対話コンテキスト表現の最も一般的な方法は、最後の$k$前の発話を結合することである。 しかし、この方法は、最後の$k$の発話を超えることができないため、長距離依存関係を含む会話には理想的ではないかもしれない。 本研究では,対話型応答生成のための新しいエンコーダ・デコーダベースのフレームワークであるDialoGenを提案する。 したがって、この手法は長距離依存による会話に適応する。 提案手法の主な考え方は,時間順の最後の$k$の発話ではなく,最も関連性の高い歴史的発話を識別し,活用することである。 本稿では,対話生成(オープンドメイン)と理解(DST)タスクにおける提案手法の有効性について検討する。 DialoGenはDailyDialogデータセットの最先端モデルと同等のパフォーマンスを実現している。 また,マルチウォズデータセット上で提案するコンテキスト表現戦略を用いて,既存のdstモデルの性能向上を観測する。 本稿では,対話の一般化可能性と解釈可能性について議論し,先行発話の関連性スコアが人間の認識とよく一致することを示す。

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