論文の概要: Query Enhanced Knowledge-Intensive Conversation via Unsupervised Joint Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09588v2
• Date: Fri, 26 May 2023 11:02:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-29 23:01:11.500235
• Title: Query Enhanced Knowledge-Intensive Conversation via Unsupervised Joint Modeling
• Title（参考訳）: 教師なし共同モデリングによる問合せ強化型知識集約会話
• Authors: Mingzhu Cai, Siqi Bao, Xin Tian, Huang He, Fan Wang, Hua Wu
• Abstract要約: 本稿では,知識集約型会話,すなわちQKConvに対する教師なしクエリ強化手法を提案する。 QKConvは共同トレーニングによって最適化され、複数の候補クエリを探索し、対応する選択された知識を活用することで応答を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.27735234588822
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose an unsupervised query enhanced approach for knowledge-intensive conversations, namely QKConv. There are three modules in QKConv: a query generator, an off-the-shelf knowledge selector, and a response generator. QKConv is optimized through joint training, which produces the response by exploring multiple candidate queries and leveraging corresponding selected knowledge. The joint training solely relies on the dialogue context and target response, getting exempt from extra query annotations or knowledge provenances. To evaluate the effectiveness of the proposed QKConv, we conduct experiments on three representative knowledge-intensive conversation datasets: conversational question-answering, task-oriented dialogue, and knowledge-grounded conversation. Experimental results reveal that QKConv performs better than all unsupervised methods across three datasets and achieves competitive performance compared to supervised methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,知識集約型会話,すなわちQKConvに対する教師なしクエリ強化手法を提案する。 QKConvには、クエリジェネレータ、既製の知識セレクタ、レスポンスジェネレータの3つのモジュールがある。 QKConvは共同トレーニングによって最適化され、複数の候補クエリを探索し、対応する選択された知識を活用することで応答を生成する。 共同トレーニングは、対話コンテキストとターゲット応答にのみ依存し、追加のクエリアノテーションや知識証明から除外される。 提案したQKConvの有効性を評価するために,対話型質問応答,タスク指向対話,知識ベース会話という3つの代表的な知識集約型会話データセットの実験を行った。 実験結果から,QKConvは3つのデータセットにまたがるすべての教師なし手法よりも優れており,教師付き手法と比較して競争性能が高いことがわかった。

関連論文リスト

• Conv-CoA: Improving Open-domain Question Answering in Large Language Models via Conversational Chain-of-Action [17.60243337898751]
  オープンドメイン会話質問回答(OCQA)のための会話連鎖(Conv-CoA)フレームワークを提案する。 文献と比較して、Conv-CoAは、(i)リアルタイムやドメイン事実と矛盾しない不誠実な幻覚、(ii)会話シナリオにおける弱い推論性能、(iii)会話情報検索における不満足なパフォーマンスの3つの主要な課題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-28T04:46:52Z)
• PerkwE_COQA: Enhanced Persian Conversational Question Answering by combining contextual keyword extraction with Large Language Models [0.8057006406834466]
  本稿では,ペルシア語対話型質問応答システム(CQA)の性能向上のための新しい手法を提案する。 LLM(Large Language Models)と文脈キーワード抽出の長所を組み合わせる。 提案手法は,暗黙的な質問を効果的に処理し,文脈に関連のある回答を提示し,会話の文脈に大きく依存する複雑な質問に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-08T11:14:58Z)
• Boosting Conversational Question Answering with Fine-Grained Retrieval-Augmentation and Self-Check [25.63538452425097]
  本稿では,対話型質問応答のための細粒度検索と自己チェックを組み込んだ対話レベルのRAG手法を提案する。 特に,本手法は,対話型質問精算器,きめ細かい検索器,自己チェックに基づく応答生成器の3つのコンポーネントから構成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-27T04:20:18Z)
• Response Enhanced Semi-supervised Dialogue Query Generation [40.17161986495854]
  ラベルのない会話でモデル性能を向上させるための半教師付き学習フレームワーク、SemiDQGを提案する。 まず、類似性に基づくクエリ選択手法を適用し、高品質なRA生成擬似クエリを選択する。 我々は、QPをさらに強化するためにREINFORCEアルゴリズムを採用し、RAによる報酬をきめ細かい訓練信号として利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-20T02:19:54Z)
• FCC: Fusing Conversation History and Candidate Provenance for Contextual Response Ranking in Dialogue Systems [53.89014188309486]
  複数のチャネルからコンテキスト情報を統合できるフレキシブルなニューラルネットワークフレームワークを提案する。 会話応答ランキングタスクの評価に広く用いられているMSDialogデータセット上で,本モデルの評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-31T23:58:28Z)
• End-to-end Spoken Conversational Question Answering: Task, Dataset and Model [92.18621726802726]
  音声による質問応答では、システムは関連する音声書き起こしの中に連続したテキストスパンからの質問に答えるように設計されている。 本稿では,複雑な対話フローをモデル化することを目的とした音声対話型質問応答タスク(SCQA)を提案する。 本研究の目的は,音声記録に基づく対話型質問に対処するシステムを構築することであり,情報収集システムによる様々なモダリティからより多くの手がかりを提供する可能性を探ることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-29T17:56:59Z)
• Self-supervised Dialogue Learning for Spoken Conversational Question Answering [29.545937716796082]
  音声対話質問応答(SCQA)では、複数の会話を含む固定された音声文書を検索して分析することにより、対応する質問に対する回答を生成する。 本研究では,不整合判定,挿入検出,質問予測などの自己教師付き学習手法を導入し,コア参照の解決と対話のコヒーレンスを明確に把握する。 提案手法は,従来の事前学習言語モデルと比較して,より一貫性があり,意味があり,適切な応答を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-04T00:09:38Z)
• Contextualized Attention-based Knowledge Transfer for Spoken Conversational Question Answering [63.72278693825945]
  音声対話型質問応答 (SCQA) は複雑な対話の流れをモデル化するために機械を必要とする。 本稿では,新しい文脈型注意型蒸留手法CADNetを提案する。 Spoken-CoQAデータセット上で広範な実験を行い、本手法が優れた性能を発揮することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-21T15:17:18Z)
• Towards Data Distillation for End-to-end Spoken Conversational Question Answering [65.124088336738]
  音声対話型質問応答タスク(SCQA)を提案する。 SCQAは,音声発話とテキストコーパスから複雑な対話の流れをモデル化することを目的としている。 我々の主な目的は、音声とテキストの両方で会話的な質問に対処するQAシステムを構築することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-18T05:53:39Z)
• Multi-Stage Conversational Passage Retrieval: An Approach to Fusing Term Importance Estimation and Neural Query Rewriting [56.268862325167575]
  マルチステージアドホックIRシステムにクエリ再構成を組み込んだ会話経路検索(ConvPR)に取り組む。 本稿では,1項の重要度推定と2項のニューラルクエリ書き換えという2つの手法を提案する。 前者に対しては、周波数に基づく信号を用いて会話コンテキストから抽出した重要な用語を用いて会話クエリを拡張する。 後者では,会話クエリを,事前訓練されたシーケンス列列列モデルを用いて,自然な,スタンドアロンの,人間の理解可能なクエリに再構成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-05T14:30:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。