論文の概要: Comparing Data Augmentation Methods for End-to-End Task-Oriented Dialog Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06127v1
• Date: Mon, 10 Jun 2024 09:36:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-11 14:27:16.912097
• Title: Comparing Data Augmentation Methods for End-to-End Task-Oriented Dialog Systems
• Title（参考訳）: タスク指向対話システムにおけるデータ拡張手法の比較
• Authors: Christos Vlachos, Themos Stafylakis, Ion Androutsopoulos,
• Abstract要約: データ拡張(DA)は他のNLPシステムで成功しているが、ToDSでは広く研究されていない。 エンド・ツー・エンドのToDS設定におけるDA手法の有効性を実証的に評価した。 本研究では,3種類のDA手法(単語レベル,文レベル,ダイアログレベル)を,ToDSや他のNLPシステムにおいて有望な結果を示す8つのDA手法と比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.193477346643295
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Creating effective and reliable task-oriented dialog systems (ToDSs) is challenging, not only because of the complex structure of these systems, but also due to the scarcity of training data, especially when several modules need to be trained separately, each one with its own input/output training examples. Data augmentation (DA), whereby synthetic training examples are added to the training data, has been successful in other NLP systems, but has not been explored as extensively in ToDSs. We empirically evaluate the effectiveness of DA methods in an end-to-end ToDS setting, where a single system is trained to handle all processing stages, from user inputs to system outputs. We experiment with two ToDSs (UBAR, GALAXY) on two datasets (MultiWOZ, KVRET). We consider three types of DA methods (word-level, sentence-level, dialog-level), comparing eight DA methods that have shown promising results in ToDSs and other NLP systems. We show that all DA methods considered are beneficial, and we highlight the best ones, also providing advice to practitioners. We also introduce a more challenging few-shot cross-domain ToDS setting, reaching similar conclusions.
• Abstract（参考訳）: 効果的で信頼性の高いタスク指向対話システム(ToDS)の作成は、これらのシステムの複雑な構造のためだけでなく、トレーニングデータの不足、特に複数のモジュールを個別にトレーニングする必要がある場合、それぞれに独自のインプット/アウトプットトレーニング例があるため、困難である。 データ強化(DA)は、トレーニングデータに合成トレーニングサンプルを追加することで、他のNLPシステムで成功しているが、ToDSでは広く研究されていない。 エンド・ツー・エンドのToDS設定におけるDA手法の有効性を実証的に評価し,ユーザ入力からシステム出力まで,単一のシステムが全ての処理段階を処理するように訓練する。 2つのデータセット(MultiWOZ, KVRET)で2つのToDS(UBAR, GALAXY)を実験した。 本研究では,3種類のDA手法(単語レベル,文レベル,ダイアログレベル)を,ToDSや他のNLPシステムにおいて有望な結果を示す8つのDA手法と比較する。 考慮されたすべてのDAメソッドが有用であることを示し、ベストプラクティスを強調し、実践者にアドバイスを提供する。 また、より挑戦的なクロスドメインのToDS設定を導入し、同様の結論に達しました。

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