論文の概要: RECAP: Retrieval-Enhanced Context-Aware Prefix Encoder for Personalized Dialogue Response Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07206v1
• Date: Mon, 12 Jun 2023 16:10:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 13:51:41.762534
• Title: RECAP: Retrieval-Enhanced Context-Aware Prefix Encoder for Personalized Dialogue Response Generation
• Title（参考訳）: recap: パーソナライズされた対話応答生成のための検索エンハンスドコンテキストアウェアプレフィックスエンコーダ
• Authors: Shuai Liu, Hyundong J. Cho, Marjorie Freedman, Xuezhe Ma, Jonathan May
• Abstract要約: パーソナライズされた応答生成のための検索強化手法を提案する。 対話ドメインデータに基づいて訓練された階層型トランスフォーマーを設計し、パーソナライズされた検索を行うとともに、検索した情報をデコーダに効率的に融合するコンテキスト対応プレフィックスエンコーダを設計する。 人的および自動メトリクスの組でモデルの性能を定量的に評価し、英語のReddit会話における最先端のベースラインよりも優れていると判断した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.245143345565758
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Endowing chatbots with a consistent persona is essential to an engaging conversation, yet it remains an unresolved challenge. In this work, we propose a new retrieval-enhanced approach for personalized response generation. Specifically, we design a hierarchical transformer retriever trained on dialogue domain data to perform personalized retrieval and a context-aware prefix encoder that fuses the retrieved information to the decoder more effectively. Extensive experiments on a real-world dataset demonstrate the effectiveness of our model at generating more fluent and personalized responses. We quantitatively evaluate our model's performance under a suite of human and automatic metrics and find it to be superior compared to state-of-the-art baselines on English Reddit conversations.
• Abstract（参考訳）: チャットボットを一貫したパーソナラで内在させることは、魅力的な会話には不可欠だが、未解決の課題である。 本研究では,パーソナライズされた応答生成のための新しい検索エンハンスド手法を提案する。 具体的には,対話ドメインデータに基づいて学習し,パーソナライズされた検索を行う階層的トランスフォーマーレコーダと,検索情報をより効果的にデコーダに融合するコンテキスト対応プレフィックスエンコーダを設計する。 実世界のデータセットに関する広範囲な実験は、より流動的でパーソナライズされた応答を生成するためのモデルの有効性を示しています。 人的および自動メトリクスの組でモデルの性能を定量的に評価し、英語のReddit会話における最先端のベースラインよりも優れていると判断した。

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