論文の概要: CA-BERT: Leveraging Context Awareness for Enhanced Multi-Turn Chat Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13701v1
• Date: Tue, 1 Oct 2024 20:45:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 05:46:28.524913
• Title: CA-BERT: Leveraging Context Awareness for Enhanced Multi-Turn Chat Interaction
• Title（参考訳）: CA-BERT:マルチタスク・チャットの高機能化のためのコンテキスト認識の活用
• Authors: Minghao Liu, Mingxiu Sui, Cangqing Wang, Zhejie Zhou,
• Abstract要約: 本稿では, この課題に対処するために, 変換器をベースとしたモデルである Context-Aware BERT (CA-BERT) を紹介する。 本稿では,チャット対話の特別なデータセットに焦点をあてた新しいトレーニング手法により,BERTの堅牢なアーキテクチャを適応させるCA-BERTの開発について述べる。 このモデルはコンテキスト要求を分類する能力に基づいて評価され、精度と効率の点でベースラインBERTモデルよりも優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8196050652026298
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Effective communication in automated chat systems hinges on the ability to understand and respond to context. Traditional models often struggle with determining when additional context is necessary for generating appropriate responses. This paper introduces Context-Aware BERT (CA-BERT), a transformer-based model specifically fine-tuned to address this challenge. CA-BERT innovatively applies deep learning techniques to discern context necessity in multi-turn chat interactions, enhancing both the relevance and accuracy of responses. We describe the development of CA-BERT, which adapts the robust architecture of BERT with a novel training regimen focused on a specialized dataset of chat dialogues. The model is evaluated on its ability to classify context necessity, demonstrating superior performance over baseline BERT models in terms of accuracy and efficiency. Furthermore, CA-BERT's implementation showcases significant reductions in training time and resource usage, making it feasible for real-time applications. The results indicate that CA-BERT can effectively enhance the functionality of chatbots by providing a nuanced understanding of context, thereby improving user experience and interaction quality in automated systems. This study not only advances the field of NLP in chat applications but also provides a framework for future research into context-sensitive AI developments.
• Abstract（参考訳）: 自動チャットシステムにおける効果的なコミュニケーションは、コンテキストを理解して応答する能力に依存している。 伝統的なモデルは、適切な応答を生成するために追加のコンテキストが必要かどうかを決定するのに苦労することが多い。 本稿では, この課題に対処するために, 変換器をベースとしたモデルである Context-Aware BERT (CA-BERT) を紹介する。 CA-BERTは、マルチターンチャットにおけるコンテキスト要求を識別するためのディープラーニング手法を革新的に応用し、応答の妥当性と精度の両立を図っている。 本稿では,チャット対話の専門的データセットに着目した新しいトレーニング手法により,BERTの頑健なアーキテクチャを適応させるCA-BERTの開発について述べる。 このモデルはコンテキスト要求を分類する能力に基づいて評価され、精度と効率の点でベースラインBERTモデルよりも優れた性能を示す。 さらにCA-BERTの実装では、トレーニング時間とリソース使用量の大幅な削減が示されており、リアルタイムアプリケーションでも実現可能である。 以上の結果から,CA-BERTはコンテキストの微妙な理解を提供することによって,自動化システムにおけるユーザエクスペリエンスとインタラクション品質を向上させることにより,チャットボットの機能を効果的に向上させることができることが示唆された。 この研究は、チャットアプリケーションにおけるNLPの分野を前進させるだけでなく、文脈に敏感なAI開発に関する将来の研究のためのフレームワークも提供する。

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