論文の概要: LEEETs-Dial: Linguistic Entrainment in End-to-End Task-oriented Dialogue systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09390v1
• Date: Wed, 15 Nov 2023 21:35:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-17 17:27:51.861906
• Title: LEEETs-Dial: Linguistic Entrainment in End-to-End Task-oriented Dialogue systems
• Title（参考訳）: LEEET-Dial:エンドツーエンドタスク指向対話システムにおける言語順応
• Authors: Nalin Kumar and Ond\v{r}ej Du\v{s}ek
• Abstract要約: 言語的エントレメント(英: Linguistic entrainment)またはアライメント(アライメント)は、会話参加者が採用する言語パターンが互いに収束する現象である。 本稿では,GPT-2に基づく対話システムにおいて,共用語彙を利用した対話アライメントを実現する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8568358350081926
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Linguistic entrainment, or alignment, represents a phenomenon where linguistic patterns employed by conversational participants converge to one another. While alignment has been shown to produce a more natural user experience, most dialogue systems do not have any provisions for it. In this work, we introduce methods for achieving dialogue alignment in a GPT-2-based end-to-end dialogue system through the utilization of shared vocabulary. We experiment with training instance weighting, alignment-specific loss, and additional conditioning to generate responses that align with the user. By comparing different entrainment techniques on the MultiWOZ dataset, we demonstrate that all three approaches produce significantly better-aligned results than the baseline, as confirmed by both automated and manual evaluation metrics.
• Abstract（参考訳）: 言語的エントレメント(英: Linguistic entrainment)またはアライメント(アライメント)は、会話参加者が採用する言語パターンが互いに収束する現象である。 アライメントはより自然なユーザエクスペリエンスをもたらすことが示されているが、ほとんどの対話システムはそれに対する規定を持っていない。 本稿では,GPT-2に基づく対話システムにおいて,共用語彙を利用した対話アライメントを実現する手法を提案する。 トレーニングインスタンスの重み付け、アライメント特有の損失、ユーザと連携した応答を生成するための追加条件付けを実験します。 我々は,MultiWOZデータセット上で異なるエントレメント手法を比較することにより,3つのアプローチがベースラインよりもはるかに優れた整合性が得られることを示す。

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