論文の概要: FutureTOD: Teaching Future Knowledge to Pre-trained Language Model for Task-Oriented Dialogue

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10315v1
• Date: Sat, 17 Jun 2023 10:40:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-21 23:05:42.940010
• Title: FutureTOD: Teaching Future Knowledge to Pre-trained Language Model for Task-Oriented Dialogue
• Title（参考訳）: FutureTOD:タスク指向対話のための事前学習言語モデルに将来の知識を教える
• Authors: Weihao Zeng, Keqing He, Yejie Wang, Chen Zeng, Jingang Wang, Yunsen Xian, Weiran Xu
• Abstract要約: 本稿では,対話前学習モデルFutureTODを提案する。 我々の直感は、良い対話表現はどちらも局所的な文脈情報を学び、将来の情報を予測することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.79359173822053
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pre-trained language models based on general text enable huge success in the NLP scenario. But the intrinsical difference of linguistic patterns between general text and task-oriented dialogues makes existing pre-trained language models less useful in practice. Current dialogue pre-training methods rely on a contrastive framework and face the challenges of both selecting true positives and hard negatives. In this paper, we propose a novel dialogue pre-training model, FutureTOD, which distills future knowledge to the representation of the previous dialogue context using a self-training framework. Our intuition is that a good dialogue representation both learns local context information and predicts future information. Extensive experiments on diverse downstream dialogue tasks demonstrate the effectiveness of our model, especially the generalization, robustness, and learning discriminative dialogue representations capabilities.
• Abstract（参考訳）: 汎用テキストに基づく事前学習型言語モデルは,NLPシナリオにおいて大きな成功を収める。 しかし、一般的なテキストとタスク指向対話の言語パターンの本質的な違いは、既存の事前学習言語モデルの実用性を低下させる。 現在の対話事前学習法は、対照的な枠組みに依存し、真正と強負の両方を選択するという課題に直面している。 本稿では, 自己学習フレームワークを用いて, これまでの対話コンテキストの表現に今後の知識を割く, 新たな対話事前学習モデルfuturetodを提案する。 私たちの直感は、良い対話表現は、ローカルな文脈情報を学び、将来の情報を予測できるということです。 多様な下流対話タスクに関する広範な実験により,モデルの有効性,特に一般化,ロバスト性,学習における対話表現能力が示された。

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