論文の概要: Turning Flowchart into Dialog: Plan-based Data Augmentation for Low-Resource Flowchart-grounded Troubleshooting Dialogs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01323v2
• Date: Wed, 10 May 2023 00:57:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-11 16:11:09.099727
• Title: Turning Flowchart into Dialog: Plan-based Data Augmentation for Low-Resource Flowchart-grounded Troubleshooting Dialogs
• Title（参考訳）: flowchartをダイアログに変換する:低リソースのflowchart-grounded troubleshootingダイアログのための計画ベースのデータ拡張
• Authors: Haolan Zhan and Sameen Maruf and Lizhen Qu and Yufei Wang and Ingrid Zukerman and Gholamreza Haffari
• Abstract要約: Flowchart-grounded trouble shooting dialogue (FTD) システムは、特定のドメインにおけるユーザの問題を診断するフローチャートの指示に従う。 本稿では,簡潔なフローチャートを対話に変換することで,多様な合成ダイアログデータを大規模に生成するプランベースデータ拡張手法を提案する。 FloDialデータセットの実験では、PlanDAが生成した合成対話が下流タスクのパフォーマンスを向上させることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.174322196416114
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Flowchart-grounded troubleshooting dialogue (FTD) systems, which follow the instructions of a flowchart to diagnose users' problems in specific domains (eg., vehicle, laptop), have been gaining research interest in recent years. However, collecting sufficient dialogues that are naturally grounded on flowcharts is costly, thus FTD systems are impeded by scarce training data. To mitigate the data sparsity issue, we propose a plan-based data augmentation (PlanDA) approach that generates diverse synthetic dialog data at scale by transforming concise flowchart into dialogues. Specifically, its generative model employs a variational-base framework with a hierarchical planning strategy that includes global and local latent planning variables. Experiments on the FloDial dataset show that synthetic dialogue produced by PlanDA improves the performance of downstream tasks, including flowchart path retrieval and response generation, in particular on the Out-of-Flowchart settings. In addition, further analysis demonstrate the quality of synthetic data generated by PlanDA in paths that are covered by current sample dialogues and paths that are not covered.
• Abstract（参考訳）: 近年,特定の領域(車,ノートパソコンなど)におけるユーザの問題を診断するためのフローチャートの指示に従うフローチャート型トラブルシューティング対話(FTD)システムの研究が注目されている。 しかし,フローチャートに自然に根ざした十分な対話の収集にはコストがかかるため,FTDシステムは訓練データ不足に悩まされる。 そこで本研究では,簡潔なフローチャートを対話に変換し,多種多様な合成ダイアログデータを生成するプランベースデータ拡張(planda)手法を提案する。 具体的には、その生成モデルは、グローバルおよびローカルの潜在計画変数を含む階層的計画戦略を持つ変分ベースフレームワークを採用している。 フロディアルデータセットを用いた実験では,plandaが生成する合成対話により,フローチャートパス検索や応答生成などの下流タスク,特にフローチャート外設定のパフォーマンスが向上することが示された。 さらに、さらなる分析により、現在のサンプル対話やカバーされていないパスでカバーされるパスにおいて、plandaが生成する合成データの品質が示される。

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