論文の概要: MULTI3NLU++: A Multilingual, Multi-Intent, Multi-Domain Dataset for Natural Language Understanding in Task-Oriented Dialogue

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10455v2
• Date: Mon, 19 Jun 2023 04:09:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 04:42:16.957045
• Title: MULTI3NLU++: A Multilingual, Multi-Intent, Multi-Domain Dataset for Natural Language Understanding in Task-Oriented Dialogue
• Title（参考訳）: multi3nlu++:タスク指向対話における自然言語理解のための多言語マルチインテントマルチドメインデータセット
• Authors: Nikita Moghe, Evgeniia Razumovskaia, Liane Guillou, Ivan Vuli\'c, Anna Korhonen, Alexandra Birch
• Abstract要約: 英語のみのNLU++データセットを拡張して、手動による翻訳を高、中、低リソース言語に含めます。 Multi3NLU++はそのマルチインテント特性のため、複雑で自然なユーザ目標を表現している。 我々はMulti3NLU++を用いて、インテント検出やスロットラベリングといった自然言語理解タスクに対して、最先端の多言語モデルをベンチマークする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 115.32009638844059
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Task-oriented dialogue (TOD) systems have been widely deployed in many industries as they deliver more efficient customer support. These systems are typically constructed for a single domain or language and do not generalise well beyond this. To support work on Natural Language Understanding (NLU) in TOD across multiple languages and domains simultaneously, we constructed MULTI3NLU++, a multilingual, multi-intent, multi-domain dataset. MULTI3NLU++ extends the English only NLU++ dataset to include manual translations into a range of high, medium, and low resource languages (Spanish, Marathi, Turkish and Amharic), in two domains (BANKING and HOTELS). Because of its multi-intent property, MULTI3NLU++ represents complex and natural user goals, and therefore allows us to measure the realistic performance of TOD systems in a varied set of the world's languages. We use MULTI3NLU++ to benchmark state-of-the-art multilingual models for the NLU tasks of intent detection and slot labelling for TOD systems in the multilingual setting. The results demonstrate the challenging nature of the dataset, particularly in the low-resource language setting, offering ample room for future experimentation in multi-domain multilingual TOD setups.
• Abstract（参考訳）: タスク指向対話(TOD)システムは、より効率的な顧客サポートを提供するため、多くの業界に広く展開されている。 これらのシステムは典型的には単一のドメインや言語のために構築され、それ以上の一般化はしない。 複数の言語とドメインをまたいだtodにおける自然言語理解(nlu)作業を支援するため、マルチ言語、マルチインテント、マルチドメインデータセットであるmulti3nlu++を構築した。 Multi3NLU++は、英語のみのNLU++データセットを拡張して、2つのドメイン(BANKINGとHOTELS)で、高、中、低リソース言語(スペイン語、マラティア、トルコ、アムハラ語)に手動で翻訳する。 多言語性のため、Multi3NLU++は複雑で自然なユーザ目標を表すため、世界の様々な言語でTODシステムの現実的な性能を測定することができる。 我々はMulti3NLU++を用いて、多言語設定におけるTODシステムの意図検出とスロットラベリングのNLUタスクの最先端多言語モデルのベンチマークを行う。 結果は、データセット、特に低リソース言語環境での挑戦的な性質を示し、マルチドメイン多言語todセットアップにおける将来の実験のための十分な余地を提供する。

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