論文の概要: Injecting Domain Knowledge in Language Models for Task-Oriented Dialogue Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08120v1
• Date: Thu, 15 Dec 2022 20:15:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-19 14:18:36.580981
• Title: Injecting Domain Knowledge in Language Models for Task-Oriented Dialogue Systems
• Title（参考訳）: タスク指向対話システムのための言語モデルへのドメイン知識の注入
• Authors: Denis Emelin, Daniele Bonadiman, Sawsan Alqahtani, Yi Zhang, Saab Mansour
• Abstract要約: プレトレーニング言語モデル(PLM)は、NLPアプリケーションにまたがる最先端の言語モデルである。 事前学習データに自然に発生することのないドメイン固有の知識は欠如している。 従来の研究では、下流の異なるNLPタスクに象徴的な知識を持つPLMが強化された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.983102639594899
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pre-trained language models (PLM) have advanced the state-of-the-art across NLP applications, but lack domain-specific knowledge that does not naturally occur in pre-training data. Previous studies augmented PLMs with symbolic knowledge for different downstream NLP tasks. However, knowledge bases (KBs) utilized in these studies are usually large-scale and static, in contrast to small, domain-specific, and modifiable knowledge bases that are prominent in real-world task-oriented dialogue (TOD) systems. In this paper, we showcase the advantages of injecting domain-specific knowledge prior to fine-tuning on TOD tasks. To this end, we utilize light-weight adapters that can be easily integrated with PLMs and serve as a repository for facts learned from different KBs. To measure the efficacy of proposed knowledge injection methods, we introduce Knowledge Probing using Response Selection (KPRS) -- a probe designed specifically for TOD models. Experiments on KPRS and the response generation task show improvements of knowledge injection with adapters over strong baselines.
• Abstract（参考訳）: プレトレーニング言語モデル(PLM)は、NLPアプリケーションにまたがる最先端の技術を進歩させたが、事前トレーニングデータに自然に発生することのないドメイン固有の知識は欠如している。 従来の研究は、下流の異なるNLPタスクに象徴的な知識を持つPLMを増強した。 しかし、これらの研究で使われる知識ベース(kbs)は、実世界のタスク指向対話(tod)システムで顕著である小規模でドメイン固有で修正可能な知識ベースとは対照的に、通常大規模で静的である。 本稿では,TODタスクを微調整する前にドメイン固有の知識を注入する利点を示す。 そこで本研究では,PLMと容易に統合可能な軽量アダプタを用いて,異なるKBから学習した事実のリポジトリとして機能する。 提案手法の有効性を評価するために,TODモデルに特化して設計された,応答選択(KPRS)を用いた知識探索を提案する。 KPRSと応答生成タスクの実験は、強いベースライン上のアダプタによる知識注入の改善を示している。

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