論文の概要: Turning Flowchart into Dialog: Augmenting Flowchart-grounded Troubleshooting Dialogs via Synthetic Data Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01323v3
• Date: Sun, 29 Oct 2023 11:02:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 22:37:18.926512
• Title: Turning Flowchart into Dialog: Augmenting Flowchart-grounded Troubleshooting Dialogs via Synthetic Data Generation
• Title（参考訳）: flowchart をダイアログに変換する: 合成データ生成による flowchart 接地トラブルシューティングダイアログの拡張
• 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。 多様な合成ダイアログデータを大規模に生成する計画ベース合成データ生成手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.06143883455979
• 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 (e.g., 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 synthetic data generation (PlanSDG) 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 PlanSDG 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 PlanSDG in paths that are covered by current sample dialogues and paths that are not covered.
• Abstract（参考訳）: フローチャートに基づくトラブルシューティング対話(FTD)システムは、特定のドメイン(例えば車、ラップトップ)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っており、近年研究の関心を集めている。 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合成データ生成(plansdg)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,plandg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、PlanSDGが生成した合成データの品質を、現在カバーされていないサンプル対話やパスによってカバーされているパスで示す。

関連論文リスト

• Simulating Task-Oriented Dialogues with State Transition Graphs and Large Language Models [16.94819621353007]
  SynTODは、エンドツーエンドのタスク指向対話(TOD)システムを開発するための新しい合成データ生成手法である。 大規模言語モデルを用いたランダムウォークと応答シミュレーションにより多様な構造化された会話を生成する。 実験では,グラフ誘導応答シミュレーションを用いて意図分類,スロット充填,応答関連性を大幅に改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-23T06:23:34Z)
• TOD-Flow: Modeling the Structure of Task-Oriented Dialogues [77.15457469745364]
  ダイアログを付加した対話データからTOD-Flowグラフを推定する手法を提案する。 推定されたTOD-Flowグラフは、任意の対話モデルと容易に統合することができ、予測性能、透明性、制御性を改善することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-07T20:06:23Z)
• Local-Global Information Interaction Debiasing for Dynamic Scene Graph Generation [51.92419880088668]
  マルチタスク学習に基づく新しいDynSGGモデルDynSGG-MTLを提案する。 長期的人間の行動は、大域的な制約に適合する複数のシーングラフを生成するためにモデルを監督し、尾の述語を学べないモデルを避ける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-10T01:24:25Z)
• DFEE: Interactive DataFlow Execution and Evaluation Kit [15.437150666291457]
  DFEEはインタラクティブなDataFlow Execution and Evaluationツールキットである。 時間的推論を伴うイベントスケジューリングという,複雑な対話タスクを実演する。 SoTAモデルのベンチマーク方法を説明するために,より洗練されたイベントスケジューリングシナリオをカバーする新しいベンチマークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-04T23:44:34Z)
• Data-to-text Generation with Variational Sequential Planning [74.3955521225497]
  非言語的な入力からテキスト出力を生成することを目的としたデータ・ツー・テキスト生成の課題について考察する。 協調的かつ有意義な方法で高レベルの情報を整理する責任を負う計画要素を付加したニューラルモデルを提案する。 我々は、計画と生成のステップをインターリーブしながら、構造化された変動モデルで逐次、潜在計画を推測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-28T13:17:59Z)
• End-to-End Learning of Flowchart Grounded Task-Oriented Dialogs [23.678209058054062]
  タスク指向対話(TOD)のエンドツーエンド学習における新しい問題を提案する。 このようなダイアログは、会話中にエージェントが従うべきドメイン固有のフローチャートに基礎を置いている。 12種類のトラブルシューティングフローチャートに基づいて,2,738のダイアログからなるデータセットをリリースする。 ダイアログエージェントのトレーニングに検索拡張型生成アーキテクチャを使用するニューラルモデルFloNetも設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-15T12:58:51Z)
• Task-Oriented Dialogue as Dataflow Synthesis [158.77123205487334]
  本稿では,対話状態がデータフローグラフとして表現されるタスク指向対話へのアプローチについて述べる。 対話エージェントは、各ユーザの発話を、このグラフを拡張するプログラムにマッピングする。 我々は、イベント、天気、場所、人々に関する複雑な対話を特徴とする、新しいデータセットであるSMCalFlowを紹介した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-24T00:35:26Z)
• Variational Hierarchical Dialog Autoencoder for Dialog State Tracking Data Augmentation [59.174903564894954]
  本研究では,この手法を,ゴール指向対話のための対話状態追跡タスクに拡張する。 目的指向ダイアログの完全な側面をモデル化するための変分階層型ダイアログオートエンコーダ(VHDA)を提案する。 各種ダイアログデータセットを用いた実験により、生成データ拡張による下流ダイアログトラッカーのロバスト性の向上が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-23T15:34:56Z)

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。