論文の概要: Learning towards Selective Data Augmentation for Dialogue Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09719v1
• Date: Fri, 17 Mar 2023 01:26:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-20 16:00:10.952347
• Title: Learning towards Selective Data Augmentation for Dialogue Generation
• Title（参考訳）: 対話生成のための選択的データ拡張に向けた学習
• Authors: Xiuying Chen, Mingzhe Li, Jiayi Zhang, Xiaoqiang Xia, Chen Wei, Jianwei Cui, Xin Gao, Xiangliang Zhang, Rui Yan
• Abstract要約: すべての事例が増補作業に有益である訳ではなく、増補に適した事例は以下の2つの属性に従うべきであると我々は主張する。 応答生成タスクに対してSDA(Selective Data Augmentation framework)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.540330534137794
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As it is cumbersome and expensive to acquire a huge amount of data for training neural dialog models, data augmentation is proposed to effectively utilize existing training samples. However, current data augmentation techniques on the dialog generation task mostly augment all cases in the training dataset without considering the intrinsic attributes between different cases. We argue that not all cases are beneficial for augmentation task, and the cases suitable for augmentation should obey the following two attributes: (1) low-quality (the dialog model cannot generate a high-quality response for the case), (2) representative (the case should represent the property of the whole dataset). Herein, we explore this idea by proposing a Selective Data Augmentation framework (SDA) for the response generation task. SDA employs a dual adversarial network to select the lowest quality and most representative data points for augmentation in one stage. Extensive experiments conducted on two publicly available datasets, i.e., DailyDialog and OpenSubtitles, show that our framework can improve the response generation performance with respect to various metrics.
• Abstract（参考訳）: ニューラルダイアログモデルのトレーニングには膨大な量のデータを取得するのが面倒で費用がかかるため、既存のトレーニングサンプルを効果的に活用するためにデータ拡張を提案する。 しかしながら、ダイアログ生成タスクにおける現在のデータ拡張技術は、異なるケース間の固有の属性を考慮せずに、トレーニングデータセットのすべてのケースをほとんど強化する。 我々は、すべてのケースが拡張タスクに有益であるとは限らないし、拡張に適したケースは以下の2つの属性に従うべきであると主張する。(1)低品質(ダイアログモデルは、ケースに対して高品質な応答を生成することができない)、2)代表(ケースはデータセット全体の特性を表すべきである)。 本稿では、応答生成タスクに対してSDA(Selective Data Augmentation framework)を提案する。 SDAは、最低品質と最も代表的なデータポイントを1段階で選択するために、二重対向ネットワークを使用している。 公開されている2つのデータセット、すなわちdailydialogとopensubtitlesで行った広範な実験は、我々のフレームワークがさまざまなメトリクスに対するレスポンス生成パフォーマンスを向上させることができることを示している。

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