論文の概要: Multijugate Dual Learning for Low-Resource Task-Oriented Dialogue System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16106v1
- Date: Thu, 25 May 2023 14:38:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-26 14:38:34.161345
- Title: Multijugate Dual Learning for Low-Resource Task-Oriented Dialogue System
- Title（参考訳）: 低リソースタスク指向対話システムのためのマルチアジュゲートデュアル学習
- Authors: Shimin Li, Xiaotian Zhang, Yanjun Zheng, Linyang Li, Xipeng Qiu
- Abstract要約: 低リソースシナリオにおけるデータ利用効率は、不確実な発話および決定論的対話状態のマイニングアライメント情報によって向上することができる。
タスク指向対話における二元学習を革新的に実装し、異種データの相関性を利用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.072084239764465
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Dialogue data in real scenarios tend to be sparsely available, rendering
data-starved end-to-end dialogue systems trained inadequately. We discover that
data utilization efficiency in low-resource scenarios can be enhanced by mining
alignment information uncertain utterance and deterministic dialogue state.
Therefore, we innovatively implement dual learning in task-oriented dialogues
to exploit the correlation of heterogeneous data. In addition, the one-to-one
duality is converted into a multijugate duality to reduce the influence of
spurious correlations in dual training for generalization. Without introducing
additional parameters, our method could be implemented in arbitrary networks.
Extensive empirical analyses demonstrate that our proposed method improves the
effectiveness of end-to-end task-oriented dialogue systems under multiple
benchmarks and obtains state-of-the-art results in low-resource scenarios.
- Abstract（参考訳）: 実際のシナリオでの対話データはわずかに利用でき、データスターベッドなエンドツーエンドの対話システムは不十分に訓練される。
情報の不確実性や決定論的対話状態のマイニングにより,低リソースシナリオにおけるデータ利用効率の向上が期待できる。
そこで,タスク指向対話における二元学習を革新的に実装し,異種データの相関性を利用する。
さらに、1対1の双対性は多元双対性に変換され、一般化のための双対トレーニングにおける突発的相関の影響を低減する。
追加パラメータを導入することなく,任意のネットワークに実装できる。
提案手法は,複数のベンチマークによるタスク指向対話システムの有効性を向上し,低リソースシナリオにおける最先端結果が得られることを示す。
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