論文の概要: Towards Robust Personalized Dialogue Generation via Order-Insensitive Representation Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12782v1
• Date: Mon, 22 May 2023 07:24:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-23 17:50:45.927535
• Title: Towards Robust Personalized Dialogue Generation via Order-Insensitive Representation Regularization
• Title（参考訳）: 順序非知覚表現正規化によるロバストなパーソナライズ対話生成
• Authors: Liang Chen, Hongru Wang, Yang Deng, Wai-Chung Kwan, Zezhong Wang and Kam-Fai Wong
• Abstract要約: 本稿では,オーダ・インセンシティブ・ジェネレーション(ORIG)というモデルに依存しないフレームワークを提案する。 Persona-Chatデータセットの実験は,本手法の有効性と優位性を正当化するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.722098595079945
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generating persona consistent dialogue response is important for developing an intelligent conversational agent. Recent works typically fine-tune large-scale pre-trained models on this task by concatenating persona texts and dialogue history as a single input sequence to generate the target response. While simple and effective, our analysis shows that this popular practice is seriously affected by order sensitivity where different input orders of persona sentences significantly impact the quality and consistency of generated response, resulting in severe performance fluctuations (i.e., 29.4% on GPT2 and 83.2% on BART). To mitigate the order sensitivity problem, we propose a model-agnostic framework, ORder Insensitive Generation (ORIG), which enables dialogue models to learn robust representation under different persona orders and improve the consistency of response generation. Experiments on the Persona-Chat dataset justify the effectiveness and superiority of our method with two dominant pre-trained models (GPT2 and BART).
• Abstract（参考訳）: インテリジェントな対話エージェントを開発するためには,ペルソナ一貫した対話応答の生成が重要である。 近年の課題は、ペルソナテキストと対話履歴を単一の入力シーケンスとして結合し、ターゲットの応答を生成することで、このタスクの大規模事前学習モデルを微調整する。 単純かつ効果的であるが,本研究では,人格的文の入力順序の違いが生成した応答の質と一貫性に大きく影響し,結果として高い性能変動(gpt2では29.4%,bartでは83.2%)が生じた。 注文感度問題を緩和するために,対話モデルで異なるペルソナ順序下で堅牢な表現を学習し,応答生成の整合性を改善するためのモデル非依存フレームワークORIG(ORder Insensitive Generation)を提案する。 Persona-Chatデータセットの実験は,2つの先行訓練モデル(GPT2とBART)を用いて,本手法の有効性と優位性を正当化する。

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