論文の概要: Improving Factual Consistency for Knowledge-Grounded Dialogue Systems via Knowledge Enhancement and Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08372v2
• Date: Mon, 16 Oct 2023 01:47:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 10:29:21.982549
• Title: Improving Factual Consistency for Knowledge-Grounded Dialogue Systems via Knowledge Enhancement and Alignment
• Title（参考訳）: 知識強化とアライメントによる知識付き対話システムにおける実情整合性の改善
• Authors: Boyang Xue and Weichao Wang and Hongru Wang and Fei Mi and Rui Wang and Yasheng Wang and Lifeng Shang and Xin Jiang and Qun Liu and Kam-Fai Wong
• Abstract要約: 事前訓練言語モデル(PLM)に基づく知識基底対話システムは、提供された知識源と実際に矛盾しない応答を生成する傾向にある。 トランスフォーマー内のフィードフォワードネットワーク(FFN)が事実知識表現の責任を負っていると判断する以前の研究から着想を得て,事実表現能力を効率的に改善するための2つの方法を検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.56326872997407
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pretrained language models (PLMs) based knowledge-grounded dialogue systems are prone to generate responses that are factually inconsistent with the provided knowledge source. In such inconsistent responses, the dialogue models fail to accurately express the external knowledge they rely upon. Inspired by previous work which identified that feed-forward networks (FFNs) within Transformers are responsible for factual knowledge expressions, we investigate two methods to efficiently improve the factual expression capability {of FFNs} by knowledge enhancement and alignment respectively. We first propose \textsc{K-Dial}, which {explicitly} introduces {extended FFNs in Transformers to enhance factual knowledge expressions} given the specific patterns of knowledge-grounded dialogue inputs. Additionally, we apply the reinforcement learning for factual consistency (RLFC) method to implicitly adjust FFNs' expressions in responses by aligning with gold knowledge for the factual consistency preference. To comprehensively assess the factual consistency and dialogue quality of responses, we employ extensive automatic measures and human evaluations including sophisticated fine-grained NLI-based metrics. Experimental results on WoW and CMU\_DoG datasets demonstrate that our methods efficiently enhance the ability of the FFN module to convey factual knowledge, validating the efficacy of improving factual consistency for knowledge-grounded dialogue systems.
• Abstract（参考訳）: 事前訓練言語モデル(PLM)に基づく知識基底対話システムは、提供された知識源と実際に矛盾しない応答を生成する傾向にある。 このような矛盾した反応では、対話モデルは彼らが依存する外部知識を正確に表現できない。 トランスフォーマー内のフィードフォワードネットワーク(FFN)が事実知識表現の責任を負っていると判断する以前の研究から着想を得て,知識の強化とアライメントによる事実表現能力(FFNs)を効率的に改善する2つの方法を検討した。 そこで我々はまず,知識接頭辞入力の特定のパターンを考慮し,変換子に拡張FFNを導入し,現実的知識表現を向上する「textsc{K-Dial}」を提案する。 さらに,事実整合性(rlfc)法に強化学習を適用し,事実一貫性優先のためのゴールド知識と整合することにより,応答中のffn表現を暗黙的に調整する。 応答の事実整合性と対話品質を包括的に評価するために,高度な粒度NLI基準を含む広範囲な自動測度と人的評価を用いる。 WoW と CMU\_DoG データセットによる実験結果から,本手法は実測知識を伝達するFFN モジュールの効率よく向上し,実測情報に基づく対話システムにおける実測一貫性向上の有効性が検証された。

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