論文の概要: Discovering Customer-Service Dialog System with Semi-Supervised Learning and Coarse-to-Fine Intent Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12363v1
• Date: Fri, 23 Dec 2022 14:36:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 16:46:22.954931
• Title: Discovering Customer-Service Dialog System with Semi-Supervised Learning and Coarse-to-Fine Intent Detection
• Title（参考訳）: 半教師付き学習と粗い意図検出による顧客サービス対話システムの構築
• Authors: Zhitong Yang, Xing Ma, Anqi Liu, Zheyu Zhang
• Abstract要約: タスク指向ダイアログは,マルチターン会話による特定の目標達成を支援することを目的としている。 教師/学生のパラダイムに基づいた弱教師付きデータセットを構築した。 また,ユーザ意図を検出するために,モジュール型対話システムと粗粒度分類を統合した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.869753194843482
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Task-oriented dialog(TOD) aims to assist users in achieving specific goals through multi-turn conversation. Recently, good results have been obtained based on large pre-trained models. However, the labeled-data scarcity hinders the efficient development of TOD systems at scale. In this work, we constructed a weakly supervised dataset based on a teacher/student paradigm that leverages a large collection of unlabelled dialogues. Furthermore, we built a modular dialogue system and integrated coarse-to-fine grained classification for user intent detection. Experiments show that our method can reach the dialog goal with a higher success rate and generate more coherent responses.
• Abstract（参考訳）: タスク指向ダイアログ(TOD)は,マルチターン会話による特定の目標達成を支援することを目的としている。 近年,大規模な事前学習モデルにより良好な結果が得られた。 しかし、ラベル付きデータの不足は、大規模にTODシステムの効率的な開発を妨げる。 本研究では,教師/学生のパラダイムに基づく弱教師付きデータセットを構築した。 さらに,モジュール型対話システムを構築し,ユーザ意図検出のための粒度分類を統合した。 実験により,提案手法は高い成功率で対話目標に達し,より一貫性のある応答を生成できることを示した。

関連論文リスト

• Learning from Relevant Subgoals in Successful Dialogs using Iterative Training for Task-oriented Dialog Systems [6.226609932118126]
  タスク指向ダイアログ(ToD)システムは、ユーザ目標を達成するために複数のサブゴールを解決しなければならないが、フィードバックはダイアログの最後にのみ取得されることが多い。 ToDシステムを改善するための反復的トレーニング手法であるSuIT(subgoal-aware ITerative Training)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-25T11:47:31Z)
• Enhancing Large Language Model Induced Task-Oriented Dialogue Systems Through Look-Forward Motivated Goals [76.69419538047813]
  ProToDアプローチは、将来の対話行動を予測し、ToDシステムを強化するためにゴール指向の報酬シグナルを組み込む。 本稿では,目標駆動型対話シミュレーションに基づくToDシステム評価手法を提案する。 また,MultiWoZ 2.1データセットを用いた実験により,データの10%しか利用せず,優れた性能が得られることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-16T10:56:00Z)
• SuperDialseg: A Large-scale Dataset for Supervised Dialogue Segmentation [55.82577086422923]
  文書地上対話の助けを借りて,対話のセグメンテーションポイントを実現可能な定義を提供する。 我々は,9,478の対話を含むSuperDialsegと呼ばれる大規模教師付きデータセットをリリースする。 また、対話セグメンテーションタスクの5つのカテゴリにまたがる18のモデルを含むベンチマークも提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-15T06:08:01Z)
• Is MultiWOZ a Solved Task? An Interactive TOD Evaluation Framework with User Simulator [37.590563896382456]
  タスク指向対話(TOD)システムのための対話型評価フレームワークを提案する。 まず,事前学習したモデルに基づいて目標指向のユーザシミュレータを構築し,ユーザシミュレータを用いて対話システムと対話して対話を生成する。 実験の結果,提案したユーザシミュレータによりトレーニングされたRLベースのTODシステムは,約98%のインフォメーションと成功率を達成することができた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-26T07:41:32Z)
• DialogZoo: Large-Scale Dialog-Oriented Task Learning [52.18193690394549]
  我々は,多種多様な対話課題を解くための統合基盤モデルの構築を目指している。 この目的を達成するために、73の公開データセットから、まず大規模なラベル付き対話データセットを収集する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-25T11:17:16Z)
• Structure Extraction in Task-Oriented Dialogues with Slot Clustering [94.27806592467537]
  タスク指向対話では、対話構造はしばしば対話状態間の遷移グラフと見なされている。 本稿では,タスク指向対話における構造抽出のための簡易かつ効果的な手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-28T20:18:12Z)
• Self-training Improves Pre-training for Few-shot Learning in Task-oriented Dialog Systems [47.937191088981436]
  大規模事前訓練型言語モデルでは、ToDで数発の学習を行う上で有望な結果が示されている。 本稿では,より強力な学生モデルを訓練するために,最も自信のないラベル付きデータを反復的にラベル付けする自己学習手法を提案する。 目的分類,ダイアログ状態追跡,ダイアログアクト予測,応答選択など,ToDの4つの下流タスクに関する実験と分析を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-28T07:22:06Z)
• Rethinking Supervised Learning and Reinforcement Learning in Task-Oriented Dialogue Systems [58.724629408229205]
  本稿では、従来の教師あり学習とシミュレータなしの逆学習法を用いて、最先端のRL法に匹敵する性能を実現する方法を示す。 我々の主な目的は、教師あり学習で強化学習に勝ることではなく、タスク指向対話システムの最適化における強化学習と教師あり学習の役割を再考する価値を示すことである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-21T12:04:18Z)

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。