論文の概要: Solving NLP Problems through Human-System Collaboration: A Discussion-based Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11789v3
• Date: Tue, 30 Jan 2024 06:52:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-31 11:54:08.058932
• Title: Solving NLP Problems through Human-System Collaboration: A Discussion-based Approach
• Title（参考訳）: 人間システムコラボレーションによるNLP問題の解決--議論に基づくアプローチ
• Authors: Masahiro Kaneko, Graham Neubig, Naoaki Okazaki
• Abstract要約: 本研究の目的は,対話を通じて予測を議論・洗練するシステムのための,データセットと計算フレームワークを構築することである。 提案システムでは,自然言語推論タスクにおいて,最大25ポイントの精度向上が期待できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 98.13835740351932
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Humans work together to solve common problems by having discussions, explaining, and agreeing or disagreeing with each other. Similarly, if a system can have discussions with humans when solving tasks, it can improve the system's performance and reliability. In previous research on explainability, it has only been possible for the system to make predictions and for humans to ask questions about them rather than having a mutual exchange of opinions. This research aims to create a dataset and computational framework for systems that discuss and refine their predictions through dialogue. Through experiments, we show that the proposed system can have beneficial discussions with humans improving the accuracy by up to 25 points in the natural language inference task.
• Abstract（参考訳）: 人間は共通の問題を解決するために協力し、議論し、説明し、同意し、同意する。 同様に、タスクの解決時にシステムが人間と議論できる場合、システムの性能と信頼性を改善することができる。 従来の説明可能性に関する研究では, 相互に意見交換を行うのではなく, システムが予測を行い, 人間が質問することしか不可能であった。 本研究では,対話による予測を議論・洗練するシステムのためのデータセットと計算フレームワークの構築を目的としている。 実験により,提案するシステムは,自然言語推論タスクにおいて,最大25ポイントの精度向上を図ることができることを示す。

関連論文リスト

• Dialogue You Can Trust: Human and AI Perspectives on Generated Conversations [1.178527785547223]
  本研究では,対話シナリオにおける人間とAIアセスメントの比較パフォーマンスについて検討する。 実験1では,コヒーレンス,イノベーション,具体性,ゴールコントリビューションに関する多人数会話を評価した。 実験2では,ダイアドダイアログに着目し,コモンセンス・コントラディクション,不正確なファクト,冗長性を評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-03T11:40:38Z)
• Let's Negotiate! A Survey of Negotiation Dialogue Systems [56.01648785030208]
  交渉は人間のコミュニケーションにおいて重要な能力である。 近年の交渉対話システムへの関心は、紛争の解決や合意の達成を支援するインテリジェントなエージェントを作ることを目標としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T02:12:46Z)
• Inconsistent dialogue responses and how to recover from them [45.933921383946576]
  チャットシステムにとって重要な問題のひとつは、自分自身の好み、意見、信念、事実に一貫性を維持することだ。 本研究では,チャットシステムの発話整合性を評価する手法について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-18T19:46:04Z)
• Let's Negotiate! A Survey of Negotiation Dialogue Systems [50.8766991794008]
  交渉は人間のコミュニケーションにおいて重要な能力の1つである。 目標とは、人間が紛争を解決したり、有益な合意に達するのを効率的に支援する能力を持つ知的エージェントを強化することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-18T12:03:53Z)
• Helpfulness and Fairness of Task-Oriented Dialogue Systems [35.135740285082356]
  本研究では,目標指向対話システムの有用性の計算量について検討する。 本稿では,対話システムの妥当性を測定するために,対話システムの利便性レベルを異なるユーザクエリに適用することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-25T07:58:38Z)
• KETOD: Knowledge-Enriched Task-Oriented Dialogue [77.59814785157877]
  対話システム研究における既存の研究は、主にタスク指向の対話とチャットを独立したドメインとして扱う。 本研究では,タスク指向対話と知識ベースチップチャットを一つのモデルに効果的に統合する方法について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-11T16:01:03Z)
• Self-supervised Dialogue Learning for Spoken Conversational Question Answering [29.545937716796082]
  音声対話質問応答(SCQA)では、複数の会話を含む固定された音声文書を検索して分析することにより、対応する質問に対する回答を生成する。 本研究では,不整合判定,挿入検出,質問予測などの自己教師付き学習手法を導入し,コア参照の解決と対話のコヒーレンスを明確に把握する。 提案手法は,従来の事前学習言語モデルと比較して,より一貫性があり,意味があり,適切な応答を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-04T00:09:38Z)
• Modeling Voting for System Combination in Machine Translation [92.09572642019145]
  本稿では,機械翻訳におけるシステムの組み合わせに対する投票のモデル化手法を提案する。 提案手法は,仮説間の関係を解析できるだけでなく,エンドツーエンドのトレーニングを可能にするため,統計的手法とニューラル手法の利点を組み合わせたものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-14T09:59:38Z)
• You Impress Me: Dialogue Generation via Mutual Persona Perception [62.89449096369027]
  認知科学の研究は、理解が高品質なチャット会話に不可欠なシグナルであることを示唆している。 そこで我々は,P2 Botを提案する。このP2 Botは,理解を明示的にモデル化することを目的とした送信機受信者ベースのフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-11T12:51:07Z)

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。