論文の概要: PK-ICR: Persona-Knowledge Interactive Context Retrieval for Grounded Dialogue

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06674v3
• Date: Thu, 19 Oct 2023 15:43:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-20 20:51:00.655285
• Title: PK-ICR: Persona-Knowledge Interactive Context Retrieval for Grounded Dialogue
• Title（参考訳）: PK-ICR:接地対話のためのペルソナ知識対話型文脈検索
• Authors: Minsik Oh, Joosung Lee, Jiwei Li, Guoyin Wang
• Abstract要約: ペルソナとナレッジ デュアルコンテキスト識別(ペルソナとナレッジ コンテクストの同定)は、与えられた対話において、ペルソナとナレッジを共同で識別するタスクである。 我々は,対話のすべての文脈を同時に活用する新しい接地検索手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.232025942333387
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Identifying relevant persona or knowledge for conversational systems is critical to grounded dialogue response generation. However, each grounding has been mostly researched in isolation with more practical multi-context dialogue tasks introduced in recent works. We define Persona and Knowledge Dual Context Identification as the task to identify persona and knowledge jointly for a given dialogue, which could be of elevated importance in complex multi-context dialogue settings. We develop a novel grounding retrieval method that utilizes all contexts of dialogue simultaneously. Our method requires less computational power via utilizing neural QA retrieval models. We further introduce our novel null-positive rank test which measures ranking performance on semantically dissimilar samples (i.e. hard negatives) in relation to data augmentation.
• Abstract（参考訳）: 対話システムにおける関連するペルソナや知識の同定は,対話応答生成において重要である。 しかし,近年の論文では,より実践的な多言語対話タスクと分離して研究が進められている。 我々は、複雑な多言語対話設定において、ペルソナと知識の2つのコンテキスト識別を、与えられた対話のためのペルソナと知識を協調的に識別するタスクとして定義する。 対話のすべての文脈を同時に利用する新しい接地検索手法を開発した。 提案手法では,ニューラルネットワークによるQA検索モデルを用いて計算能力の低下を図る。 さらに,データ拡張に関連して,意味的に異なるサンプル(ハードネガティブ)のランク付け性能を計測する新しいヌル正ランクテストを導入する。

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