論文の概要: Dialog-to-Actions: Building Task-Oriented Dialogue System via Action-Level Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00884v1
• Date: Mon, 3 Apr 2023 11:09:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-04 15:48:01.859881
• Title: Dialog-to-Actions: Building Task-Oriented Dialogue System via Action-Level Generation
• Title（参考訳）: 対話対話:アクションレベル生成によるタスク指向対話システムの構築
• Authors: Yuncheng Hua, Xiangyu Xi, Zheng Jiang, Guanwei Zhang, Chaobo Sun, Guanglu Wan, Wei Ye
• Abstract要約: 本稿では,アクションレベル生成によるタスク指向対話システムを提案する。 具体的には、まず大規模な対話から対話行動を構築し、対話行動のシーケンスとして各自然言語(NL)応答を表現する。 本研究では,対話履歴を入力とし,対話行動のシーケンスを出力するシーケンス・ツー・シーケンスモデルを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.110201160927713
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: End-to-end generation-based approaches have been investigated and applied in task-oriented dialogue systems. However, in industrial scenarios, existing methods face the bottlenecks of controllability (e.g., domain-inconsistent responses, repetition problem, etc) and efficiency (e.g., long computation time, etc). In this paper, we propose a task-oriented dialogue system via action-level generation. Specifically, we first construct dialogue actions from large-scale dialogues and represent each natural language (NL) response as a sequence of dialogue actions. Further, we train a Sequence-to-Sequence model which takes the dialogue history as input and outputs sequence of dialogue actions. The generated dialogue actions are transformed into verbal responses. Experimental results show that our light-weighted method achieves competitive performance, and has the advantage of controllability and efficiency.
• Abstract（参考訳）: タスク指向対話システムでは、エンドツーエンド生成に基づくアプローチが研究され、適用されている。 しかし、産業シナリオでは、既存の手法は制御可能性(ドメイン一貫性のない応答、繰り返し問題など)と効率(例えば、長い計算時間など)のボトルネックに直面します。 本稿では,アクションレベル生成によるタスク指向対話システムを提案する。 具体的には,まず,大規模対話から対話行動を構築し,対話行動の列として各自然言語(nl)応答を表現する。 さらに、対話履歴を入力として対話アクションのシーケンスを出力するシーケンスツーシーケンスモデルをトレーニングする。 生成された対話動作は、音声応答に変換される。 実験の結果, 軽量化手法は競争性能が向上し, 制御性と効率性が向上した。

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