論文の概要: STRUDEL: Structured Dialogue Summarization for Dialogue Comprehension

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12652v1
• Date: Sat, 24 Dec 2022 04:39:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-27 14:15:35.393075
• Title: STRUDEL: Structured Dialogue Summarization for Dialogue Comprehension
• Title（参考訳）: STRUDEL:対話理解のための構造化対話要約
• Authors: Borui Wang, Chengcheng Feng, Arjun Nair, Madelyn Mao, Jai Desai, Asli Celikyilmaz, Haoran Li, Yashar Mehdad, Dragomir Radev
• Abstract要約: 抽象的な対話要約は、自然言語処理における重要なスタンドアロンタスクとみなされてきた。 本稿では,新たな対話要約タスクであるSTRUctured DiaLoguE Summarizationを提案する。 変換器エンコーダ言語モデルの対話理解性能を大幅に向上させることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.57581945778631
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Abstractive dialogue summarization has long been viewed as an important standalone task in natural language processing, but no previous work has explored the possibility of whether abstractive dialogue summarization can also be used as a means to boost an NLP system's performance on other important dialogue comprehension tasks. In this paper, we propose a novel type of dialogue summarization task - STRUctured DiaLoguE Summarization - that can help pre-trained language models to better understand dialogues and improve their performance on important dialogue comprehension tasks. We further collect human annotations of STRUDEL summaries over 400 dialogues and introduce a new STRUDEL dialogue comprehension modeling framework that integrates STRUDEL into a graph-neural-network-based dialogue reasoning module over transformer encoder language models to improve their dialogue comprehension abilities. In our empirical experiments on two important downstream dialogue comprehension tasks - dialogue question answering and dialogue response prediction - we show that our STRUDEL dialogue comprehension model can significantly improve the dialogue comprehension performance of transformer encoder language models.
• Abstract（参考訳）: 抽象対話要約(abstractive dialogue summarization)は、自然言語処理において重要なスタンドアロンタスクと見なされてきたが、他の重要な対話理解タスクにおけるnlpシステムの性能を高める手段として、抽象対話要約(abstractive dialogue summarization)が使用できるかどうかについて、これまでの研究は行われていない。 本稿では,事前学習された言語モデルが対話をより理解し,重要な対話理解タスクの性能を向上させるための,新しいタイプの対話要約タスクである構造化対話要約を提案する。 さらに,400以上の対話におけるSTRUDEL要約の人間のアノテーションを収集し,SSTRUDELを変換言語モデル上のグラフニューラルネットワークベースの対話推論モジュールに統合し,対話理解能力を向上する新しいSTRUDEL対話理解モデリングフレームワークを導入する。 対話質問応答と対話応答予測という2つの重要な下流対話理解タスクに関する実証実験において,本モデルがトランスフォーマーエンコーダ言語モデルの対話理解性能を著しく向上できることを示す。

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