論文の概要: FCC: Fusing Conversation History and Candidate Provenance for Contextual Response Ranking in Dialogue Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00180v1
• Date: Fri, 31 Mar 2023 23:58:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-04 19:31:49.365839
• Title: FCC: Fusing Conversation History and Candidate Provenance for Contextual Response Ranking in Dialogue Systems
• Title（参考訳）: FCC:対話システムにおける会話履歴と文脈応答ランキングの候補
• Authors: Zihao Wang, Eugene Agichtein and Jinho Choi
• Abstract要約: 複数のチャネルからコンテキスト情報を統合できるフレキシブルなニューラルネットワークフレームワークを提案する。 会話応答ランキングタスクの評価に広く用いられているMSDialogデータセット上で,本モデルの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.89014188309486
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Response ranking in dialogues plays a crucial role in retrieval-based conversational systems. In a multi-turn dialogue, to capture the gist of a conversation, contextual information serves as essential knowledge to achieve this goal. In this paper, we present a flexible neural framework that can integrate contextual information from multiple channels. Specifically for the current task, our approach is to provide two information channels in parallel, Fusing Conversation history and domain knowledge extracted from Candidate provenance (FCC), where candidate responses are curated, as contextual information to improve the performance of multi-turn dialogue response ranking. The proposed approach can be generalized as a module to incorporate miscellaneous contextual features for other context-oriented tasks. We evaluate our model on the MSDialog dataset widely used for evaluating conversational response ranking tasks. Our experimental results show that our framework significantly outperforms the previous state-of-the-art models, improving Recall@1 by 7% and MAP by 4%. Furthermore, we conduct ablation studies to evaluate the contributions of each information channel, and of the framework components, to the overall ranking performance, providing additional insights and directions for further improvements.
• Abstract（参考訳）: 対話における応答ランキングは,検索に基づく会話システムにおいて重要な役割を果たす。 会話の要点を捉えるマルチターン対話において、文脈情報は、この目標を達成する上で不可欠な知識となる。 本稿では,複数のチャネルからの文脈情報を統合可能なフレキシブルニューラルネットワークを提案する。 具体的には,提案手法は,候補回答のキュレーションを行うCandidate provenance (FCC) から抽出した,会話履歴とドメイン知識の2つの情報チャネルを,コンテキスト情報として並列に提供し,マルチターン対話応答ランキングの性能を向上させる。 提案されたアプローチは、他のコンテキスト指向タスクに雑多なコンテキスト機能を組み込むモジュールとして一般化することができる。 会話応答ランキングタスクの評価に広く用いられているMSDialogデータセット上で,本モデルを評価する。 実験の結果,我々のフレームワークは従来の最先端モデルを大きく上回り,recall@1を7%,mapを4%改善した。 さらに,各情報チャネル,およびフレームワークコンポーネントの全体的なランキング性能に対する貢献度を評価するため,アブレーション研究を行い,さらなる改善のための洞察と指示を提供する。

関連論文リスト

• Joint Learning of Context and Feedback Embeddings in Spoken Dialogue [3.8673630752805446]
  コントラスト学習目標を用いて,同じ表現空間に短い対話コンテキストとフィードバック応答を埋め込む可能性を検討する。 実験結果から,本モデルは人間に同じランキングタスクを施し,学習された埋め込みはフィードバック応答の会話機能に関する情報を伝達することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-11T14:22:37Z)
• ProCIS: A Benchmark for Proactive Retrieval in Conversations [21.23826888841565]
  本稿では,280万件以上の会話からなるプロアクティブな文書検索のための大規模データセットを提案する。 クラウドソーシング実験を行い、高品質で比較的完全な妥当性判定を行う。 また、各文書に関連する会話部分に関するアノテーションを収集し、前向きな検索システムの評価を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-10T13:11:07Z)
• PICK: Polished & Informed Candidate Scoring for Knowledge-Grounded Dialogue Systems [59.1250765143521]
  現在の知識接地対話システムは、生成された応答を人間に好まれる品質に合わせるのに失敗することが多い。 我々は,世代別再描画フレームワークであるPolseed & Informed Candidate Scoring (PICK)を提案する。 対話履歴に関連性を維持しつつ,より忠実な応答を生成するためのPICKの有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-19T08:27:09Z)
• End-to-end Spoken Conversational Question Answering: Task, Dataset and Model [92.18621726802726]
  音声による質問応答では、システムは関連する音声書き起こしの中に連続したテキストスパンからの質問に答えるように設計されている。 本稿では,複雑な対話フローをモデル化することを目的とした音声対話型質問応答タスク(SCQA)を提案する。 本研究の目的は,音声記録に基づく対話型質問に対処するシステムを構築することであり,情報収集システムによる様々なモダリティからより多くの手がかりを提供する可能性を探ることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-29T17:56:59Z)
• Question rewriting? Assessing its importance for conversational question answering [0.6449761153631166]
  本研究では,SCAI(Search-Oriented Conversational AI)共有タスクに特化して設計された対話型質問応答システムを提案する。 特に,質問書き直しモジュールの異なるバリエーションを検討した。 我々のシステムは共有タスクにおいて最高の性能を達成し、システム全体の性能に対する会話コンテキスト表現の重要性を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-22T23:31:25Z)
• Learning an Effective Context-Response Matching Model with Self-Supervised Tasks for Retrieval-based Dialogues [88.73739515457116]
  我々は,次のセッション予測,発話復元,不整合検出,一貫性判定を含む4つの自己教師型タスクを導入する。 我々はPLMに基づく応答選択モデルとこれらの補助タスクをマルチタスク方式で共同で訓練する。 実験結果から,提案した補助的自己教師型タスクは,多ターン応答選択において大きな改善をもたらすことが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-14T08:44:46Z)
• Multi-Stage Conversational Passage Retrieval: An Approach to Fusing Term Importance Estimation and Neural Query Rewriting [56.268862325167575]
  マルチステージアドホックIRシステムにクエリ再構成を組み込んだ会話経路検索(ConvPR)に取り組む。 本稿では,1項の重要度推定と2項のニューラルクエリ書き換えという2つの手法を提案する。 前者に対しては、周波数に基づく信号を用いて会話コンテキストから抽出した重要な用語を用いて会話クエリを拡張する。 後者では,会話クエリを,事前訓練されたシーケンス列列列モデルを用いて,自然な,スタンドアロンの,人間の理解可能なクエリに再構成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-05T14:30:20Z)
• Dialogue-Based Relation Extraction [53.2896545819799]
  本稿では,人間による対話型関係抽出(RE)データセットDialogREを提案する。 我々は,対話型タスクと従来のREタスクの類似点と相違点の分析に基づいて,提案課題において話者関連情報が重要な役割を担っていると論じる。 実験結果から,ベストパフォーマンスモデルにおける話者認識の拡張が,標準設定と会話評価設定の両方において向上することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-17T03:51:57Z)

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。