論文の概要: Joint Learning of Context and Feedback Embeddings in Spoken Dialogue

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07291v1
• Date: Tue, 11 Jun 2024 14:22:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 15:44:22.883559
• Title: Joint Learning of Context and Feedback Embeddings in Spoken Dialogue
• Title（参考訳）: 音声対話における文脈とフィードバックの埋め込みの連成学習
• Authors: Livia Qian, Gabriel Skantze,
• Abstract要約: コントラスト学習目標を用いて,同じ表現空間に短い対話コンテキストとフィードバック応答を埋め込む可能性を検討する。 実験結果から,本モデルは人間に同じランキングタスクを施し,学習された埋め込みはフィードバック応答の会話機能に関する情報を伝達することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8673630752805446
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Short feedback responses, such as backchannels, play an important role in spoken dialogue. So far, most of the modeling of feedback responses has focused on their timing, often neglecting how their lexical and prosodic form influence their contextual appropriateness and conversational function. In this paper, we investigate the possibility of embedding short dialogue contexts and feedback responses in the same representation space using a contrastive learning objective. In our evaluation, we primarily focus on how such embeddings can be used as a context-feedback appropriateness metric and thus for feedback response ranking in U.S. English dialogues. Our results show that the model outperforms humans given the same ranking task and that the learned embeddings carry information about the conversational function of feedback responses.
• Abstract（参考訳）: バックチャネルのような短いフィードバック応答は、音声対話において重要な役割を果たす。 これまでのところ、フィードバック応答のモデル化のほとんどは、そのタイミングに焦点を合わせており、その語彙的・韻律的形式が文脈的適切性や会話的機能にどのように影響するかを無視していることが多い。 本稿では,コントラスト学習目標を用いて,短い対話コンテキストとフィードバック応答を同じ表現空間に埋め込む可能性について検討する。 本評価では,このような埋め込みを文脈フィードバックの適切度尺度として利用し,米国英語対話におけるフィードバック応答ランキングに利用することに着目した。 実験結果から,本モデルは人間に同じランキングタスクを施し,学習された埋め込みはフィードバック応答の会話機能に関する情報を伝達することがわかった。

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