論文の概要: Lexicon-injected Semantic Parsing for Task-Oriented Dialog

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14508v1
• Date: Sat, 26 Nov 2022 07:59:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 15:03:29.740400
• Title: Lexicon-injected Semantic Parsing for Task-Oriented Dialog
• Title（参考訳）: タスク指向対話のための辞書インジェクションセマンティックパーシング
• Authors: Xiaojun Meng, Wenlin Dai, Yasheng Wang, Baojun Wang, Zhiyong Wu, Xin Jiang, Qun Liu
• Abstract要約: 本稿では,木表現のスロットラベルをレキシコンとして収集し,木ノードのスパン表現に語彙的特徴を注入する新規なレキシコン意味注入法を提案する。 我々の最良の結果はTOPデータセット上で新しい最先端結果(87.62%)を生成し、実際のタスク指向ダイアログにおける頻繁な更新スロット辞書エントリへの適応性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.42253032456493
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recently, semantic parsing using hierarchical representations for dialog systems has captured substantial attention. Task-Oriented Parse (TOP), a tree representation with intents and slots as labels of nested tree nodes, has been proposed for parsing user utterances. Previous TOP parsing methods are limited on tackling unseen dynamic slot values (e.g., new songs and locations added), which is an urgent matter for real dialog systems. To mitigate this issue, we first propose a novel span-splitting representation for span-based parser that outperforms existing methods. Then we present a novel lexicon-injected semantic parser, which collects slot labels of tree representation as a lexicon, and injects lexical features to the span representation of parser. An additional slot disambiguation technique is involved to remove inappropriate span match occurrences from the lexicon. Our best parser produces a new state-of-the-art result (87.62%) on the TOP dataset, and demonstrates its adaptability to frequently updated slot lexicon entries in real task-oriented dialog, with no need of retraining.
• Abstract（参考訳）: 近年,対話システムにおける階層表現を用いた意味解析が注目されている。 入れ子ノードのラベルとしてインテントとスロットを持つツリー表現であるTask-Oriented Parse(TOP)が、ユーザの発話を解析するために提案されている。 以前のトップパース手法は、未知の動的スロット値(例えば、新しい曲や場所の追加)に取り組むことに限定されており、これは実際のダイアログシステムにとって緊急の問題である。 この問題を軽減するために,既存の手法よりも優れたスパンベースパーサのスパン分割表現を提案する。 次に、木表現のスロットラベルをレキシコンとして収集し、構文特徴をパーサのスパン表現に注入する新しいレキシコンインジェクト意味構文解析器を提案する。 追加のスロット曖昧化技術は、レキシコンから不適切なスパンマッチの発生を除去する。 我々のベストパーサーはTOPデータセット上で新しい最先端結果(87.62%)を生成し、タスク指向の実際のダイアログにおいて頻繁に更新されるスロットレキシコンエントリへの適応性を示す。

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