論文の概要: Revisiting Conversation Discourse for Dialogue Disentanglement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03975v2
• Date: Sat, 10 Jun 2023 06:42:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 23:07:09.725059
• Title: Revisiting Conversation Discourse for Dialogue Disentanglement
• Title（参考訳）: 対話ディスタングルのための会話談話の再検討
• Authors: Bobo Li, Hao Fei, Fei Li, Shengqiong Wu, Lizi Liao, Yinwei Wei, Tat-Seng Chua, Donghong Ji
• Abstract要約: 本稿では,対話談話特性を最大限に活用し,対話の絡み合いを高めることを提案する。 我々は,会話の意味的文脈をより良くモデル化するために,リッチな構造的特徴を統合する構造認識フレームワークを開発した。 我々の研究は、より広範なマルチスレッド対話アプリケーションを促進する大きな可能性を秘めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.3386821205896
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Dialogue disentanglement aims to detach the chronologically ordered utterances into several independent sessions. Conversation utterances are essentially organized and described by the underlying discourse, and thus dialogue disentanglement requires the full understanding and harnessing of the intrinsic discourse attribute. In this paper, we propose enhancing dialogue disentanglement by taking full advantage of the dialogue discourse characteristics. First of all, in feature encoding stage, we construct the heterogeneous graph representations to model the various dialogue-specific discourse structural features, including the static speaker-role structures (i.e., speaker-utterance and speaker-mentioning structure) and the dynamic contextual structures (i.e., the utterance-distance and partial-replying structure). We then develop a structure-aware framework to integrate the rich structural features for better modeling the conversational semantic context. Second, in model learning stage, we perform optimization with a hierarchical ranking loss mechanism, which groups dialogue utterances into different discourse levels and carries training covering pair-wise and session-wise levels hierarchically. Third, in inference stage, we devise an easy-first decoding algorithm, which performs utterance pairing under the easy-to-hard manner with a global context, breaking the constraint of traditional sequential decoding order. On two benchmark datasets, our overall system achieves new state-of-the-art performances on all evaluations. In-depth analyses further demonstrate the efficacy of each proposed idea and also reveal how our methods help advance the task. Our work has great potential to facilitate broader multi-party multi-thread dialogue applications.
• Abstract（参考訳）: 対話の混乱は、時系列的に順序付けられた発話をいくつかの独立したセッションに分割することを目的としている。 会話発話は基本的に、下層の談話によって構成され、記述されるので、対話の解離は本質的な談話属性の完全な理解と活用を必要とする。 本稿では,対話談話の特徴を最大限に活用し,対話の絡み合いを高めることを提案する。 まず、特徴符号化段階において、静的な話者-話者構造(話者-発話構造と話者-メンション構造)と動的文脈構造(発話距離と部分復元構造)を含む、様々な対話特有の談話構造の特徴をモデル化するために、異種グラフ表現を構築する。 次に、対話的意味コンテキストのモデリングを改善するために、リッチな構造機能を統合する構造認識フレームワークを開発した。 第2に、モデル学習段階では、対話発話を異なる談話レベルにグループ化し、ペアレベルとセッションレベルでの学習を階層的に行う階層的ランキング損失機構を用いて最適化を行う。 第3に, 推定段階では, 従来の逐次復号順序の制約を破って, 難解な方法で発話ペアリングを行う, 容易第一の復号アルゴリズムを考案する。 2つのベンチマークデータセットに対して,本システムでは,すべての評価において,新たな最先端性能を実現する。 より詳細な分析により,提案手法が課題の進行にどう役立つかを明らかにした。 我々の研究は、より広範なマルチスレッド対話アプリケーションを促進する大きな可能性を秘めている。

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