論文の概要: A Multi-view Discourse Framework for Integrating Semantic and Syntactic Features in Dialog Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.09073v1
• Date: Sat, 12 Apr 2025 04:22:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 16:53:11.753203
• Title: A Multi-view Discourse Framework for Integrating Semantic and Syntactic Features in Dialog Agents
• Title（参考訳）: 対話エージェントにおける意味的・統語的特徴の統合のための多視点談話フレームワーク
• Authors: Akanksha Mehndiratta, Krishna Asawa,
• Abstract要約: マルチターン対話モデルは,会話の文脈を利用して人間的な応答を生成することを目的としている。 既存の手法はしばしばこれらの発話間の相互作用を無視したり、それら全てを等しく重要なものとして扱う。 本稿では,検索に基づく対話システムにおける応答選択のための談話認識フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Multiturn dialogue models aim to generate human-like responses by leveraging conversational context, consisting of utterances from previous exchanges. Existing methods often neglect the interactions between these utterances or treat all of them as equally significant. This paper introduces a discourse-aware framework for response selection in retrieval-based dialogue systems. The proposed model first encodes each utterance and response with contextual, positional, and syntactic features using Multi-view Canonical Correlation Analysis (MCCA). It then learns discourse tokens that capture relationships between an utterance and its surrounding turns in a shared subspace via Canonical Correlation Analysis (CCA). This two-step approach effectively integrates semantic and syntactic features to build discourse-level understanding. Experiments on the Ubuntu Dialogue Corpus demonstrate that our model achieves significant improvements in automatic evaluation metrics, highlighting its effectiveness in response selection.
• Abstract（参考訳）: マルチターン対話モデルは,従来の交換から発声される会話の文脈を活用することで,人間的な応答を生成することを目的としている。 既存の手法は、これらの発話間の相互作用を無視したり、それら全てを等しく重要なものとして扱うことが多い。 本稿では,検索に基づく対話システムにおける応答選択のための談話認識フレームワークを提案する。 提案手法は,まず,Multi-view Canonical correlation Analysis (MCCA)を用いて,各発話と応答を文脈的,位置的,統語的特徴で符号化する。 その後、カノニカル相関分析(CCA)を通して、発話と周囲の回転の関係を共有部分空間でキャプチャする談話トークンを学習する。 この2段階のアプローチは、意味論的および構文的特徴を効果的に統合し、談話レベルの理解を構築する。 Ubuntuダイアログコーパスの実験では,提案モデルが自動評価指標の大幅な改善を実現し,応答選択の有効性が示された。

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