論文の概要: Extracting triples from dialogues for conversational social agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18364v1
- Date: Tue, 24 Dec 2024 11:48:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-25 15:55:33.169855
- Title: Extracting triples from dialogues for conversational social agents
- Title（参考訳）: 対話型ソーシャルエージェントのための対話から三重項を抽出する
- Authors: Piek Vossen, Selene Báez Santamaría, Lenka Bajčetić, Thomas Belluci,
- Abstract要約: トリプル抽出は主にウィキペディアのテキストとデータを使って知識ベースコンプリートのために開発され、テストされている。
共参照、楕円、調整、暗黙的かつ明示的な否定や確認といった現象はウィキペディアのテキストよりも会話において顕著である。
最高精度は完全三重奏で51.14、単発で試験すると三重奏で69.32である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9999629695552195
- License:
- Abstract: Obtaining an explicit understanding of communication within a Hybrid Intelligence collaboration is essential to create controllable and transparent agents. In this paper, we describe a number of Natural Language Understanding models that extract explicit symbolic triples from social conversation. Triple extraction has mostly been developed and tested for Knowledge Base Completion using Wikipedia text and data for training and testing. However, social conversation is very different as a genre in which interlocutors exchange information in sequences of utterances that involve statements, questions, and answers. Phenomena such as co-reference, ellipsis, coordination, and implicit and explicit negation or confirmation are more prominent in conversation than in Wikipedia text. We therefore describe an attempt to fill this gap by releasing data sets for training and testing triple extraction from social conversation. We also created five triple extraction models and tested them in our evaluation data. The highest precision is 51.14 for complete triples and 69.32 for triple elements when tested on single utterances. However, scores for conversational triples that span multiple turns are much lower, showing that extracting knowledge from true conversational data is much more challenging.
- Abstract（参考訳）: 制御可能で透明なエージェントを作成するためには、ハイブリッドインテリジェンスコラボレーション内のコミュニケーションを明確に理解することが不可欠である。
本稿では,社会会話から明示的な三重項を抽出する自然言語理解モデルについて述べる。
トリプル抽出は主にウィキペディアのテキストとデータを使って知識ベースコンプリートのために開発され、テストされている。
しかし、社会会話は、対話者が発言、質問、回答を含む一連の発話で情報を交換するジャンルとして、非常に異なる。
共参照、楕円、調整、暗黙的かつ明示的な否定や確認といった現象はウィキペディアのテキストよりも会話において顕著である。
そこで我々は,このギャップを埋めるために,ソーシャルな会話から三重抽出したデータセットをトレーニングし,テストする試みについて述べる。
また、5つのトリプル抽出モデルを作成し、評価データでテストしました。
最高精度は完全三重奏で51.14、単発で試験すると三重奏で69.32である。
しかし、複数のターンにまたがる会話三重項のスコアははるかに低く、真の会話データから知識を抽出することがより困難であることを示している。
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