論文の概要: Sequential Topic Selection Model with Latent Variable for Topic-Grounded
Dialogue
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08801v1
- Date: Mon, 17 Oct 2022 07:34:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-18 18:24:28.417814
- Title: Sequential Topic Selection Model with Latent Variable for Topic-Grounded
Dialogue
- Title(参考訳): トピック・グラウンド対話のための潜在変数付きトピック選択モデル
- Authors: Xiaofei Wen, Wei Wei and Xian-Ling Mao
- Abstract要約: 我々は,すべての会話における話題遷移を活用するために,SGTA(Sequential Global Topic Attention)という新しいアプローチを提案する。
我々のモデルは予測および生成タスクの競争ベースラインを上回っている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 21.1427816176227
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, topic-grounded dialogue system has attracted significant attention
due to its effectiveness in predicting the next topic to yield better responses
via the historical context and given topic sequence. However, almost all
existing topic prediction solutions focus on only the current conversation and
corresponding topic sequence to predict the next conversation topic, without
exploiting other topic-guided conversations which may contain relevant
topic-transitions to current conversation. To address the problem, in this
paper we propose a novel approach, named Sequential Global Topic Attention
(SGTA) to exploit topic transition over all conversations in a subtle way for
better modeling post-to-response topic-transition and guiding the response
generation to the current conversation. Specifically, we introduce a latent
space modeled as a Multivariate Skew-Normal distribution with hybrid kernel
functions to flexibly integrate the global-level information with
sequence-level information, and predict the topic based on the distribution
sampling results. We also leverage a topic-aware prior-posterior approach for
secondary selection of predicted topics, which is utilized to optimize the
response generation task. Extensive experiments demonstrate that our model
outperforms competitive baselines on prediction and generation tasks.
- Abstract(参考訳): 近年,過去の文脈と与えられたトピックシーケンスを通じて,より優れた応答を得られるように次のトピックを予測できることが注目されている。
しかし、既存のトピック予測ソリューションのほとんどは、現在の会話に関連のあるトピック遷移を含む可能性のある他のトピック誘導型会話を活用することなく、現在の会話とそれに対応するトピックシーケンスのみに焦点を当て、次の会話トピックを予測する。
そこで本稿では,全会話におけるトピック遷移を微妙に活用し,トピック遷移後のモデル化と,現在の会話に対する応答生成を導くための新しいアプローチであるシーケンシャル・グローバル・トピック・アテンション(sgta)を提案する。
具体的には,多変量スキューノルマル分布をハイブリッドカーネル関数でモデル化した潜在空間を導入し,グローバルレベル情報をシーケンスレベル情報と柔軟に統合し,分布サンプリング結果に基づいてトピックを予測する。
また,応答生成タスクを最適化するために,予測トピックの二次的選択に,トピックを意識した事前選択手法も活用した。
大規模な実験により、我々のモデルは予測および生成タスクの競争ベースラインを上回っていることが示された。
関連論文リスト
- Bundle Fragments into a Whole: Mining More Complete Clusters via Submodular Selection of Interesting webpages for Web Topic Detection [49.8035161337388]
最先端のソリューションは、まず、Webページを多数の粒度トピック候補にまとめることである。
ホットトピックは、その面白さを推定することによってさらに特定される。
本稿では,フラグメントからより完全なホットトピックを抽出するためのバンドル・リフィニング手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-19T00:46:31Z) - Personalized Topic Selection Model for Topic-Grounded Dialogue [24.74527189182273]
現在のモデルは、ユーザに興味がなく、文脈的に無関係なトピックを予測する傾向があります。
我々はtextbfTopic-grounded textbfDialogue のための textbfPersonalized topic stextbfElection model を提案する。
提案手法は,多種多様な応答を生成でき,最先端のベースラインを達成できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-04T06:09:49Z) - Multi-Granularity Prompts for Topic Shift Detection in Dialogue [13.739991183173494]
対話トピックシフト検出の目標は、会話中の現在のトピックが変更されたか、変更する必要があるかを特定することである。
従来の研究は、事前訓練されたモデルを用いて発話を符号化するトピックシフトの検出に重点を置いていた。
我々は,複数粒度での対話,すなわちラベル,ターン,トピックから話題情報を抽出するために,プロンプトベースのアプローチを採用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-23T12:35:49Z) - TopicRefine: Joint Topic Prediction and Dialogue Response Generation for
Multi-turn End-to-End Dialogue System [12.135300607779753]
マルチターン対話は、常に特定のトピックスレッドに従っており、談話レベルでのトピックシフトは自然に起こる。
これまでの研究では、まずトピックを予測し、関連する応答を生成したり、単にすべてのトピックに注意機構を適用したりしていた。
本稿では,これら2つの課題を同時に学習するためのトピックリファインメント機構を備えた共同フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-11T04:43:07Z) - Unsupervised Summarization for Chat Logs with Topic-Oriented Ranking and
Context-Aware Auto-Encoders [59.038157066874255]
本稿では,手動ラベル付きデータを用いずにチャット要約を行うrankaeという新しいフレームワークを提案する。
RankAEは、中心性と多様性に応じてトピックの発話を同時に選択するトピック指向のランキング戦略で構成されています。
消音自動エンコーダは、選択された発話に基づいて簡潔でコンテキスト情報に基づいた要約を生成するように設計されています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-14T07:31:17Z) - Response Selection for Multi-Party Conversations with Dynamic Topic
Tracking [63.15158355071206]
我々は、応答と関連する会話コンテキストの間のトピックを一致させるために、動的トピック追跡タスクとして応答選択をフレーム化する。
本研究では,大規模な事前学習モデルによる効率的な符号化を支援する新しいマルチタスク学習フレームワークを提案する。
DSTC-8 Ubuntu IRCデータセットの実験結果は、応答選択とトピックのアンタングル化タスクにおける最先端の結果を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-15T14:21:38Z) - Multi-View Sequence-to-Sequence Models with Conversational Structure for
Abstractive Dialogue Summarization [72.54873655114844]
テキスト要約は、NLPにおいて最も困難で興味深い問題の1つである。
本研究では、まず、異なる視点から構造化されていない日々のチャットの会話構造を抽出し、会話を表現するマルチビューシーケンス・ツー・シーケンスモデルを提案する。
大規模対話要約コーパスの実験により,本手法は,自動評価と人的判断の両面から,従来の最先端モデルよりも有意に優れた性能を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-04T20:12:44Z) - Modeling Topical Relevance for Multi-Turn Dialogue Generation [61.87165077442267]
マルチターン対話におけるトピックドリフト問題に対処する新しいモデルSTAR-BTMを提案する。
バイラルトピックモデルは、トレーニングデータセット全体に基づいて事前トレーニングされ、各コンテキストのトピック表現に基づいてトピックレベルの注意重みが計算される。
中国における顧客サービスデータと英語Ubuntuの対話データの両方の実験結果から、STAR-BTMは最先端の手法を著しく上回っていることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-27T03:33:22Z) - Topic-Aware Multi-turn Dialogue Modeling [91.52820664879432]
本稿では,トピック認識発話を教師なしでセグメント化して抽出する,多元対話モデリングのための新しいソリューションを提案する。
トピック・アウェア・モデリングは、新たに提案されたトピック・アウェア・セグメンテーション・アルゴリズムとトピック・アウェア・デュアル・アテンション・マッチング(TADAM)ネットワークによって実現されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-26T08:43:06Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。