論文の概要: Counterfactual Data Augmentation via Perspective Transition for Open-Domain Dialogues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16838v1
• Date: Sun, 30 Oct 2022 13:26:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-01 15:13:03.441483
• Title: Counterfactual Data Augmentation via Perspective Transition for Open-Domain Dialogues
• Title（参考訳）: オープンドメイン対話における視点遷移による反事実データ拡張
• Authors: Jiao Ou, Jinchao Zhang, Yang Feng, Jie Zhou
• Abstract要約: 本稿では,異なるセマンティクスによる高品質な応答を自動的に拡張するデータ拡張手法を提案する。 実験結果から,データ拡張手法は対話履歴の異なるセマンティクスで高品質な応答を増強し,複数の下流タスクにおいて競合的ベースラインを上回り得ることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.78482218571574
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The construction of open-domain dialogue systems requires high-quality dialogue datasets. The dialogue data admits a wide variety of responses for a given dialogue history, especially responses with different semantics. However, collecting high-quality such a dataset in most scenarios is labor-intensive and time-consuming. In this paper, we propose a data augmentation method to automatically augment high-quality responses with different semantics by counterfactual inference. Specifically, given an observed dialogue, our counterfactual generation model first infers semantically different responses by replacing the observed reply perspective with substituted ones. Furthermore, our data selection method filters out detrimental augmented responses. Experimental results show that our data augmentation method can augment high-quality responses with different semantics for a given dialogue history, and can outperform competitive baselines on multiple downstream tasks.
• Abstract（参考訳）: オープンドメイン対話システムの構築には高品質な対話データセットが必要である。 対話データは、所定の対話履歴、特に異なる意味を持つ応答に対して、多種多様な応答を許容する。 しかし、ほとんどのシナリオで高品質なデータセットの収集は、労働集約的で時間がかかります。 本稿では,異なるセマンティクスによる高品質な応答を自動的に拡張するデータ拡張手法を提案する。 具体的には,まず,観察された応答視点を置換したものに置き換えることで,意味的に異なる応答を推定する。 さらに,データ選択手法は有害な拡張応答をフィルタリングする。 実験結果から,データ拡張手法は対話履歴の異なるセマンティクスで高品質な応答を増強し,複数の下流タスクにおいて競合的ベースラインを上回り得ることが示された。

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