論文の概要: Imagination is All You Need! Curved Contrastive Learning for Abstract Sequence Modeling Utilized on Long Short-Term Dialogue Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07591v2
• Date: Mon, 26 Jun 2023 18:05:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-28 17:58:23.437613
• Title: Imagination is All You Need! Curved Contrastive Learning for Abstract Sequence Modeling Utilized on Long Short-Term Dialogue Planning
• Title（参考訳）: 想像力は それだけだ! 長期対話計画における抽象シーケンスモデリングのための曲線コントラスト学習
• Authors: Justus-Jonas Erker, Stefan Schaffer, Gerasimos Spanakis
• Abstract要約: マルチターン対話における発話対間の相対的なターン距離を学習する新しい表現学習手法であるCurved Contrastive Learning (CCL)を紹介する。 得られたバイエンコーダモデルは、目標発話と対応する応答候補を潜在空間に投影することにより、ゼロショット方式でゴールに向かって応答ランキングモデルとして変換器を誘導することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5567566997688043
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Inspired by the curvature of space-time (Einstein, 1921), we introduce Curved Contrastive Learning (CCL), a novel representation learning technique for learning the relative turn distance between utterance pairs in multi-turn dialogues. The resulting bi-encoder models can guide transformers as a response ranking model towards a goal in a zero-shot fashion by projecting the goal utterance and the corresponding reply candidates into a latent space. Here the cosine similarity indicates the distance/reachability of a candidate utterance toward the corresponding goal. Furthermore, we explore how these forward-entailing language representations can be utilized for assessing the likelihood of sequences by the entailment strength i.e. through the cosine similarity of its individual members (encoded separately) as an emergent property in the curved space. These non-local properties allow us to imagine the likelihood of future patterns in dialogues, specifically by ordering/identifying future goal utterances that are multiple turns away, given a dialogue context. As part of our analysis, we investigate characteristics that make conversations (un)plannable and find strong evidence of planning capability over multiple turns (in 61.56% over 3 turns) in conversations from the DailyDialog (Li et al., 2017) dataset. Finally, we show how we achieve higher efficiency in sequence modeling tasks compared to previous work thanks to our relativistic approach, where only the last utterance needs to be encoded and computed during inference.
• Abstract（参考訳）: 時空の曲率(Einstein, 1921)にインスパイアされ,マルチターン対話における発話対間の相対回転距離を学習する新しい表現学習技術であるCCL(Curved Contrastive Learning)を導入する。 得られたバイエンコーダモデルは、目標発話と対応する応答候補を潜在空間に投影することにより、応答ランキングモデルとしてのトランスフォーマーをゼロショット方式で目標に向かって導くことができる。 ここで、コサイン類似度は、対応する目標に向かっての候補発話の距離/到達可能性を示す。 さらに,これらの前処理言語表現を用いて,各部材のコサイン類似性(個別に符号化された)を曲線空間の創発的特性として,エンテーメント強度によってシーケンスの可能性を評価する方法について検討する。 これらの非ローカルな性質は、対話コンテキストが与えられたら、対話における将来のパターンの可能性を想像することができる。 分析の一環として,dailydialog (li et al., 2017) データセットからの会話において,対話を(計画不能)とし,複数のターン(3ターンで61.56%)にわたる計画能力の強い証拠を見つける特徴について検討した。 最後に,最後の発話のみを符号化し,推論中に計算する必要がある相対論的アプローチにより,従来の作業と比較して,シーケンスモデリングタスクの効率が向上することを示す。

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