論文の概要: MADNet: Maximizing Addressee Deduction Expectation for Multi-Party Conversation Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12733v1
• Date: Mon, 22 May 2023 05:50:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-23 18:19:47.864637
• Title: MADNet: Maximizing Addressee Deduction Expectation for Multi-Party Conversation Generation
• Title（参考訳）: MADNet:多人数会話生成のための出席者予測の最大化
• Authors: Jia-Chen Gu, Chao-Hong Tan, Caiyuan Chu, Zhen-Hua Ling, Chongyang Tao, Quan Liu, Cong Liu, Guoping Hu
• Abstract要約: 多人数会話(MPC)において共通の課題であるアドレスラベルの不足について検討する。 MPC生成のためのヘテロジニアスグラフニューラルネットワークにおけるアドレナリ推論期待を最大化するMADNetを提案する。 2つのUbuntu IRCチャネルベンチマークの実験結果から、MADNetは、MPC生成のタスクにおいて、様々なベースラインモデルより優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.2289602942497
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modeling multi-party conversations (MPCs) with graph neural networks has been proven effective at capturing complicated and graphical information flows. However, existing methods rely heavily on the necessary addressee labels and can only be applied to an ideal setting where each utterance must be tagged with an addressee label. To study the scarcity of addressee labels which is a common issue in MPCs, we propose MADNet that maximizes addressee deduction expectation in heterogeneous graph neural networks for MPC generation. Given an MPC with a few addressee labels missing, existing methods fail to build a consecutively connected conversation graph, but only a few separate conversation fragments instead. To ensure message passing between these conversation fragments, four additional types of latent edges are designed to complete a fully-connected graph. Besides, to optimize the edge-type-dependent message passing for those utterances without addressee labels, an Expectation-Maximization-based method that iteratively generates silver addressee labels (E step), and optimizes the quality of generated responses (M step), is designed. Experimental results on two Ubuntu IRC channel benchmarks show that MADNet outperforms various baseline models on the task of MPC generation, especially under the more common and challenging setting where part of addressee labels are missing.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワークを用いた多人数会話(MPC)のモデリングは、複雑でグラフィカルな情報の流れを捉えるのに有効であることが証明されている。 しかし、既存のメソッドは必要なアドレスラベルに大きく依存しており、各発話をアドレスラベルでタグ付けしなければならない理想的な設定にのみ適用できる。 MPCでは一般的な問題であるアドレナリラベルの不足について検討するため,MPC生成のためのヘテロジニアスグラフニューラルネットワークにおけるアドレナリ推論期待を最大化するMADNetを提案する。 少数のアドレスラベルが欠けているmpcがあると、既存のメソッドは連続接続された会話グラフを構築することができないが、代わりにいくつかの別々の会話フラグメントしか作れない。 これらの会話フラグメント間のメッセージパッシングを保証するために、4種類の潜在エッジが完全に接続されたグラフを完成させるように設計されている。 また、アドレスラベルのない発話に対してエッジタイプ依存のメッセージパッシングを最適化するため、銀アドレスラベルを反復的に生成し(Eステップ)、生成した応答の品質を最適化する期待最大化方式(Mステップ)を設計する。 2つのUbuntu IRCチャネルベンチマークの実験結果から、MADNetは、MPC生成のタスクにおいて、特にアドレスラベルの一部が欠落しているより一般的で困難な設定の下で、様々なベースラインモデルよりも優れていた。

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