論文の概要: Semi-Supervised Knowledge-Grounded Pre-training for Task-Oriented Dialog Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08873v1
• Date: Mon, 17 Oct 2022 09:10:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 18:34:37.172037
• Title: Semi-Supervised Knowledge-Grounded Pre-training for Task-Oriented Dialog Systems
• Title（参考訳）: タスク指向対話システムのための半教師付き知識接地事前学習
• Authors: Weihao Zeng, Keqing He, Zechen Wang, Dayuan Fu, Guanting Dong, Ruotong Geng, Pei Wang, Jingang Wang, Chaobo Sun, Wei Wu, Weiran Xu
• Abstract要約: 半教師付き/強化TODシステム構築における最初の課題である,SereTOD 2022 チャレンジのトラック2のモデルを提案する。 我々は,対話履歴とローカルKBを入力として定式化し,システム応答を予測するための知識基底ダイアログモデルを構築した。 また,ラベル付きデータとラベルなしデータの両方で,半教師付き事前学習を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.164042288343683
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in neural approaches greatly improve task-oriented dialogue (TOD) systems which assist users to accomplish their goals. However, such systems rely on costly manually labeled dialogs which are not available in practical scenarios. In this paper, we present our models for Track 2 of the SereTOD 2022 challenge, which is the first challenge of building semi-supervised and reinforced TOD systems on a large-scale real-world Chinese TOD dataset MobileCS. We build a knowledge-grounded dialog model to formulate dialog history and local KB as input and predict the system response. And we perform semi-supervised pre-training both on the labeled and unlabeled data. Our system achieves the first place both in the automatic evaluation and human interaction, especially with higher BLEU (+7.64) and Success (+13.6\%) than the second place.
• Abstract（参考訳）: ニューラルアプローチの最近の進歩は、ユーザーが目標を達成するのを助けるタスク指向対話(TOD)システムを大幅に改善している。 しかし、そのようなシステムは実用的なシナリオでは利用できないコストのかかるラベル付きダイアログに依存している。 本稿では,大規模な実世界の中国TODデータセットであるMobileCS上に半教師あり強化されたTODシステムを構築するための最初の課題である,SereTOD 2022チャレンジのトラック2のモデルを提案する。 対話履歴とローカルkbを入力として定式化し,システム応答を予測するための知識接地ダイアログモデルを構築した。 またラベル付きデータとラベルなしデータの両方で半教師付き事前学習を行う。 特にBLEU(+7.64)とSuccess(+13.6\%)が第2位より高い場合には,自動評価とヒューマンインタラクションの両方において第1位を達成する。

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