論文の概要: Structured Information Matters: Incorporating Abstract Meaning Representation into LLMs for Improved Open-Domain Dialogue Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01129v1
• Date: Mon, 1 Apr 2024 14:11:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-04-03 22:15:37.734799
• Title: Structured Information Matters: Incorporating Abstract Meaning Representation into LLMs for Improved Open-Domain Dialogue Evaluation
• Title（参考訳）: 構造化情報事項:LLMに抽象的意味表現を取り入れたオープンドメイン対話評価の改善
• Authors: Bohao Yang, Kun Zhao, Chen Tang, Liang Zhan, Chenghua Lin,
• Abstract要約: ドメイン固有言語モデル(SLM)と大規模言語モデル(LLM)を用いたオープンドメイン対話評価フレームワークを提案する。 SLMは、拡張意味表現学習のためのゲーティング機構を通じて、対話の抽象的意味表現グラフ情報を明示的に組み込むことができる。 オープンドメイン対話評価タスクの実験結果から,提案手法の優位性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.203761925540736
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatic open-domain dialogue evaluation has attracted increasing attention. Trainable evaluation metrics are commonly trained with true positive and randomly selected negative responses, resulting in a tendency for them to assign a higher score to the responses that share higher content similarity with a given context. However, adversarial negative responses possess high content similarity with the contexts whilst being semantically different. Therefore, existing evaluation metrics are not robust enough to evaluate such responses, resulting in low correlations with human judgments. While recent studies have shown some efficacy in utilizing Large Language Models (LLMs) for open-domain dialogue evaluation, they still encounter challenges in effectively handling adversarial negative examples. In this paper, we propose a simple yet effective framework for open-domain dialogue evaluation, which combines domain-specific language models (SLMs) with LLMs. The SLMs can explicitly incorporate Abstract Meaning Representation (AMR) graph information of the dialogue through a gating mechanism for enhanced semantic representation learning. The evaluation result of SLMs and AMR graph information are plugged into the prompt of LLM, for the enhanced in-context learning performance. Experimental results on open-domain dialogue evaluation tasks demonstrate the superiority of our method compared to a wide range of state-of-the-art baselines, especially in discriminating adversarial negative responses. Our code is available at https://github.com/Bernard-Yang/SIMAMR.
• Abstract（参考訳）: 自動オープンドメイン対話評価が注目されている。 トレーニング可能な評価指標は、正の反応とランダムに選択された負の反応で訓練され、その結果、与えられた文脈と高い内容の類似性を共有する応答により高いスコアを割り当てる傾向が生じる。 しかし、敵対的負の応答は、意味論的に異なる一方で、文脈と高い内容の類似性を持っている。 したがって、既存の評価指標は、そのような応答を評価するのに十分な堅牢性を持っておらず、その結果、人間の判断との相関が低くなる。 近年の研究では,Large Language Models (LLMs) のオープンドメイン対話評価に有効であることが示されているが,敵の否定例を効果的に扱う上での課題がまだ残っている。 本稿では,ドメイン固有言語モデル(SLM)とLLMを組み合わせた,オープンドメイン対話評価のための簡易かつ効果的なフレームワークを提案する。 SLMは、意味表現学習を強化するためのゲーティング機構を通じて、対話の抽象的意味表現(AMR)グラフ情報を明示的に組み込むことができる。 SLM と AMR グラフ情報の評価結果を LLM のプロンプトにプラグインし,テキスト内学習性能を向上させる。 オープンドメイン対話評価タスクにおける実験結果から,提案手法が最先端のベースラインよりも優れていること,特に敵対的負の応答を識別する上での優位性が確認された。 私たちのコードはhttps://github.com/Bernard-Yang/SIMAMRで利用可能です。

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