論文の概要: PIZZA: A new benchmark for complex end-to-end task-oriented parsing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00265v1
• Date: Thu, 1 Dec 2022 04:20:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 14:53:29.323112
• Title: PIZZA: A new benchmark for complex end-to-end task-oriented parsing
• Title（参考訳）: pizza: タスク指向構文解析のための新しいベンチマーク
• Authors: Konstantine Arkoudas, Nicolas Guenon des Mesnards, Melanie Rubino, Sandesh Swamy, Saarthak Khanna, Weiqi Sun, Khan Haidar
• Abstract要約: 本稿では,ピザとドリンクの注文を解析するための新しいデータセットを提案する。 本研究では,セク2セクNGの異なるフレーバーを含む,タスク指向構文解析のためのディープラーニング手法の評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5106870325869886
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Much recent work in task-oriented parsing has focused on finding a middle ground between flat slots and intents, which are inexpressive but easy to annotate, and powerful representations such as the lambda calculus, which are expressive but costly to annotate. This paper continues the exploration of task-oriented parsing by introducing a new dataset for parsing pizza and drink orders, whose semantics cannot be captured by flat slots and intents. We perform an extensive evaluation of deep-learning techniques for task-oriented parsing on this dataset, including different flavors of seq2seq systems and RNNGs. The dataset comes in two main versions, one in a recently introduced utterance-level hierarchical notation that we call TOP, and one whose targets are executable representations (EXR). We demonstrate empirically that training the parser to directly generate EXR notation not only solves the problem of entity resolution in one fell swoop and overcomes a number of expressive limitations of TOP notation, but also results in significantly greater parsing accuracy.
• Abstract（参考訳）: タスク指向構文解析における最近の研究は、平らなスロットとインテントの間の中間部分を見つけることに集中しており、非表現的だがアノテートが容易であり、ラムダ計算のような強力な表現は、表現的だがアノテートにコストがかかる。 本稿では,ピザとドリンクの注文を解析するための新しいデータセットを導入することで,タスク指向の構文解析の探求を継続する。 本研究では,セック2セックシステムとRNNGの異なるフレーバーを含む,タスク指向構文解析のためのディープラーニング手法の広範な評価を行う。 データセットは2つの主なバージョンで構成されている。1つは最近導入されたTOPと呼ばれる発話レベルの階層表記で、もう1つは実行可能表現(EXR)である。 我々は,exr表記を直接生成するパーサをトレーニングすることで,エンティティ解決の問題を解決するだけでなく,トップ表記の表現上の制限を克服し,解析精度を大幅に向上させることを示す。

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