論文の概要: Reducing Sensitivity on Speaker Names for Text Generation from Dialogues
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13833v2
- Date: Sun, 20 Aug 2023 08:42:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-22 23:44:44.584929
- Title: Reducing Sensitivity on Speaker Names for Text Generation from Dialogues
- Title（参考訳）: 対話からのテキスト生成における話者名の感度の低減
- Authors: Qi Jia, Haifeng Tang, Kenny Q. Zhu
- Abstract要約: 対話を通して一貫して話者名を変更することは、対話からテキストを生成するための意味やそれに対応する出力に影響を与えるべきではない。
対話処理タスクのバックボーンとして機能する事前訓練された言語モデルは、ニュアンスに敏感であることが示されている。
本稿では,話者名に対するモデルの感度を定量的に測定し,話者名に対する感度を下げるための多くの既知の手法を包括的に評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.2635756698424
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Changing speaker names consistently throughout a dialogue should not affect
its meaning and corresponding outputs for text generation from dialogues.
However, pre-trained language models, serving as the backbone for
dialogue-processing tasks, have shown to be sensitive to nuances. This may
result in unfairness in real-world applications. No comprehensive analysis of
this problem has been done in the past. In this work, we propose to
quantitatively measure a model's sensitivity on speaker names, and
comprehensively evaluate a number of known methods for reducing speaker name
sensitivity, including a novel approach of our own. Extensive experiments on
multiple datasets provide a benchmark for this problem and show the favorable
performance of our approach in sensitivity reduction and quality of generation.
- Abstract（参考訳）: 対話を通して一貫して話者名を変更することは、対話からテキストを生成するための意味や対応する出力に影響を与えてはならない。
しかし、対話処理タスクのバックボーンとして機能する事前訓練された言語モデルはニュアンスに敏感であることが示されている。
これは現実世界のアプリケーションで不公平になる可能性がある。
この問題に関する包括的分析は過去に行われていない。
そこで本研究では,話者名に対するモデルの感度を定量的に測定し,話者名の感度を低減するための既知の手法を包括的に評価することを提案する。
複数のデータセットに対する大規模な実験は、この問題に対するベンチマークを提供し、感度低下と生成品質における我々のアプローチの好ましい性能を示す。
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