論文の概要: Enhancing Dialogue Systems with Discourse-Level Understanding Using Deep Canonical Correlation Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.09094v1
• Date: Sat, 12 Apr 2025 06:19:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 16:53:11.226885
• Title: Enhancing Dialogue Systems with Discourse-Level Understanding Using Deep Canonical Correlation Analysis
• Title（参考訳）: ディープカノニカル相関解析を用いた対話レベル理解型対話システムの構築
• Authors: Akanksha Mehndiratta, Krishna Asawa,
• Abstract要約: 談話レベルの理解のために,Deep Canonical correlation Analysisを統合した新しいフレームワークを提案する。 このフレームワークは会話トークンを学習し、発話と周囲の文脈の関係を捉える。 Ubuntuダイアログコーパスの実験では、応答選択の大幅な向上が示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The evolution of conversational agents has been driven by the need for more contextually aware systems that can effectively manage dialogue over extended interactions. To address the limitations of existing models in capturing and utilizing long-term conversational history, we propose a novel framework that integrates Deep Canonical Correlation Analysis (DCCA) for discourse-level understanding. This framework learns discourse tokens to capture relationships between utterances and their surrounding context, enabling a better understanding of long-term dependencies. Experiments on the Ubuntu Dialogue Corpus demonstrate significant enhancement in response selection, based on the improved automatic evaluation metric scores. The results highlight the potential of DCCA in improving dialogue systems by allowing them to filter out irrelevant context and retain critical discourse information for more accurate response retrieval.
• Abstract（参考訳）: 会話エージェントの進化は、対話を効果的に管理できる文脈的に認識されたシステムの必要性によって引き起こされている。 会話履歴の長期的獲得と活用における既存モデルの限界に対処するために,談話レベルの理解にディープ・カノニカル・相関分析(DCCA)を統合する新しい枠組みを提案する。 このフレームワークは、会話トークンを学習し、発話と周囲のコンテキストの関係をキャプチャし、長期的な依存関係をよりよく理解する。 Ubuntuダイアログコーパスの実験は、改善された自動評価基準スコアに基づいて、応答選択の大幅な向上を示す。 その結果,DCCAが会話システムの改善に寄与する可能性を強調し,無関係な文脈をフィルタリングし,重要な談話情報をより正確な応答検索のために保持することを可能にした。

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