論文の概要: Unsupervised Mutual Learning of Discourse Parsing and Topic Segmentation in Dialogue
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19799v4
- Date: Mon, 24 Feb 2025 09:50:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-25 15:48:30.225516
- Title: Unsupervised Mutual Learning of Discourse Parsing and Topic Segmentation in Dialogue
- Title（参考訳）: 対話における言論パーシングとトピックセグメンテーションの教師なし相互学習
- Authors: Jiahui Xu, Feng Jiang, Anningzhe Gao, Luis Fernando D'Haro, Haizhou Li,
- Abstract要約: 対話システムでは、会話の焦点の管理と対話のコーディネートにおいて、会話が重要な役割を果たす。
修辞的構造と主題的構造という2つの重要な構造から構成される。
我々は、修辞構造とトピック構造を統合する統一表現を導入し、それら間のセマンティック一貫性を確保する。
本稿では,レトリック構造とトピック構造を協調的にモデル化し,追加アノテーションを必要とせずに相互に強化できる教師なし相互学習フレームワーク(UMLF)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.618612723025784
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- Abstract: In dialogue systems, discourse plays a crucial role in managing conversational focus and coordinating interactions. It consists of two key structures: rhetorical structure and topic structure. The former captures the logical flow of conversations, while the latter detects transitions between topics. Together, they improve the ability of a dialogue system to track conversation dynamics and generate contextually relevant high-quality responses. These structures are typically identified through discourse parsing and topic segmentation, respectively. However, existing supervised methods rely on costly manual annotations, while unsupervised methods often focus on a single task, overlooking the deep linguistic interplay between rhetorical and topic structures. To address these issues, we first introduce a unified representation that integrates rhetorical and topic structures, ensuring semantic consistency between them. Under the unified representation, we further propose two linguistically grounded hypotheses based on discourse theories: (1) Local Discourse Coupling, where rhetorical cues dynamically enhance topic-aware information flow, and (2) Global Topology Constraint, where topic structure patterns probabilistically constrain rhetorical relation distributions. Building on the unified representation and two hypotheses, we propose an unsupervised mutual learning framework (UMLF) that jointly models rhetorical and topic structures, allowing them to mutually reinforce each other without requiring additional annotations. We evaluate our approach on two rhetorical datasets and three topic segmentation datasets. Experimental results demonstrate that our method surpasses all strong baselines built on pre-trained language models. Furthermore, when applied to LLMs, our framework achieves notable improvements, demonstrating its effectiveness in improving discourse structure modeling.
- Abstract（参考訳）: 対話システムでは、会話の焦点の管理と対話のコーディネートにおいて、会話が重要な役割を果たす。
修辞的構造と主題的構造という2つの重要な構造から構成される。
前者は会話の論理的流れを捉え、後者はトピック間の遷移を検出する。
会話のダイナミクスを追跡し、文脈的に関係のある高品質な応答を生成する対話システムの能力を向上させる。
これらの構造は典型的には、談話パーシングとトピックセグメンテーションによって識別される。
しかし、既存の教師付き手法は高価な手作業によるアノテーションに依存しており、教師なし手法は修辞学とトピック構造の間の深い言語的相互作用を見越して、1つのタスクにフォーカスすることが多い。
これらの問題に対処するために、まず、レトリックとトピック構造を統合する統一表現を導入し、それら間のセマンティック一貫性を確保する。
統一表現の下では, 談話理論に基づく2つの言語学的根拠に基づく仮説を提案する。(1) 局所談話結合, 修辞的手がかりが動的にトピック認識情報の流れを増強する,(2) トピック構造パターンが確率論的に修辞的関係分布を制約する, グローバルトポロジ制約。
統一表現と2つの仮説に基づいて,共同で修辞構造とトピック構造をモデル化し,追加アノテーションを必要とせずに相互に強化できる教師なし相互学習フレームワーク(UMLF)を提案する。
我々は2つの修辞的データセットと3つのトピックセグメンテーションデータセットに対するアプローチを評価する。
実験結果から,本手法は事前学習した言語モデル上に構築された強いベースラインを超越することが示された。
さらに, LLMに適用した場合, 本フレームワークは顕著な改善を実現し, 談話構造モデリングの改善に有効であることを示す。
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