論文の概要: X-ReCoSa: Multi-Scale Context Aggregation For Multi-Turn Dialogue Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07833v1
• Date: Tue, 14 Mar 2023 12:15:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-15 15:22:42.410123
• Title: X-ReCoSa: Multi-Scale Context Aggregation For Multi-Turn Dialogue Generation
• Title（参考訳）: X-ReCoSa:マルチスレッド対話生成のためのマルチスケールコンテキストアグリゲーション
• Authors: Danqin Wu
• Abstract要約: マルチターン対話生成では、応答は文脈の話題や背景だけでなく、文脈の文中の単語やフレーズにも関係している。 現在広く使われている階層型ダイアログモデルは、単語レベルのエンコーダから出力される文表現を無視して、発話レベルのエンコーダからの文脈表現のみに依存している。 本稿では,階層型ダイアログモデルのためのマルチスケールコンテキスト情報を集約する,新しいダイアログモデルX-ReCoSaを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In multi-turn dialogue generation, responses are not only related to the topic and background of the context but also related to words and phrases in the sentences of the context. However, currently widely used hierarchical dialog models solely rely on context representations from the utterance-level encoder, ignoring the sentence representations output by the word-level encoder. This inevitably results in a loss of information while decoding and generating. In this paper, we propose a new dialog model X-ReCoSa to tackle this problem which aggregates multi-scale context information for hierarchical dialog models. Specifically, we divide the generation decoder into upper and lower parts, namely the intention part and the generation part. Firstly, the intention part takes context representations as input to generate the intention of the response. Then the generation part generates words depending on sentence representations. Therefore, the hierarchical information has been fused into response generation. we conduct experiments on the English dataset DailyDialog. Experimental results exhibit that our method outperforms baseline models on both automatic metric-based and human-based evaluations.
• Abstract（参考訳）: 多段対話生成では、応答は文脈の話題や背景だけでなく、文脈の文中の単語や句にも関連している。 しかし、現在広く使われている階層型ダイアログモデルは、単語レベルのエンコーダから出力される文表現を無視して、発話レベルのエンコーダからの文脈表現のみに依存している。 これは必然的に、デコードおよび生成中に情報の損失をもたらす。 本稿では,階層型ダイアログモデルのためのマルチスケールコンテキスト情報を集約する,新しいダイアログモデルX-ReCoSaを提案する。 具体的には、生成デコーダを上位と下部、すなわち意図部と生成部とに分割する。 まず、意図部は、文脈表現を入力として受け取り、応答の意図を生成する。 そして、生成部は、文表現に応じて単語を生成する。 そのため、階層情報は応答生成に融合されている。 英文データセットDailyDialogで実験を行った。 実験の結果, 自動計測と人的評価の両方において, 本手法がベースラインモデルを上回ることがわかった。

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