論文の概要: Sources of Noise in Dialogue and How to Deal with Them
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02745v2
- Date: Sat, 29 Jul 2023 01:52:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-02 00:06:11.535375
- Title: Sources of Noise in Dialogue and How to Deal with Them
- Title（参考訳）: 対話におけるノイズの発生源と対処方法
- Authors: Derek Chen, Zhou Yu
- Abstract要約: トレーニング対話システムは、ノイズの多いトレーニング例や予期しないユーザ入力を扱うことが多い。
その頻度にもかかわらず、現在、対話ノイズの正確な調査が欠けている。
本稿では,対話システムで発生する雑音の分類を初めて構築することによって,このギャップを解消する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.02707014103651
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Training dialogue systems often entails dealing with noisy training examples
and unexpected user inputs. Despite their prevalence, there currently lacks an
accurate survey of dialogue noise, nor is there a clear sense of the impact of
each noise type on task performance. This paper addresses this gap by first
constructing a taxonomy of noise encountered by dialogue systems. In addition,
we run a series of experiments to show how different models behave when
subjected to varying levels of noise and types of noise. Our results reveal
that models are quite robust to label errors commonly tackled by existing
denoising algorithms, but that performance suffers from dialogue-specific
noise. Driven by these observations, we design a data cleaning algorithm
specialized for conversational settings and apply it as a proof-of-concept for
targeted dialogue denoising.
- Abstract（参考訳）: トレーニング対話システムは、しばしば騒がしいトレーニング例や予期せぬユーザ入力を扱う。
それらの頻度にもかかわらず、現在、対話ノイズの正確な調査がなく、各ノイズタイプがタスクパフォーマンスに与える影響を明確に把握していない。
本稿では,対話システムで発生する雑音の分類を初めて構築することによって,このギャップを解消する。
さらに、様々なレベルのノイズや種類のノイズを受けるとき、異なるモデルがどのように振る舞うかを示す一連の実験を行った。
この結果から,既存の復号化アルゴリズムが扱う誤りのラベル付けには極めて堅牢であるが,性能は対話特有のノイズに悩まされていることが明らかとなった。
これらの観察に基づいて,対話的設定に特化したデータクリーニングアルゴリズムを設計し,対象対話に対する概念実証として適用する。
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