Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Goal-oriented Proactive Dialogue Systems via Consistency Reflection and Correction

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Language-guided Image Reflection Separation [48.06512741731805]
この問題を解決するための統一的な枠組みを提案する。ゲートネットワーク設計とランダムなトレーニング戦略を用いて、認識可能な層あいまいさに対処する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-19T06:32:23Z)
Learning Locality and Isotropy in Dialogue Modeling [28.743212772593335]
異方性と対話性のある特徴空間を構築するための単純な対話表現キャリブレーション法,すなわちSimDRCを提案する。実験の結果,本手法は3つの対話課題における現在の最先端モデルよりも優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-29T06:48:53Z)
Target-Guided Dialogue Response Generation Using Commonsense and Data Augmentation [32.764356638437214]
ターゲット誘導応答生成のための新しい手法を提案する。また,既存の対話データセットをターゲット誘導生成のために再利用する手法を提案する。我々の作業は、一般的に、対話システムの設計者が、システムが生み出す会話をより制御できるようにします。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-19T04:01:40Z)
DialogueCSE: Dialogue-based Contrastive Learning of Sentence Embeddings [33.89889949577356]
本稿では,対話型コントラスト学習手法であるDialogueCSEを提案する。我々は,Microsoft Dialogue Corpus,Jing Dong Dialogue Corpus,E-Commerce Dialogue Corpusの3つの多ターン対話データセットについて評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-26T13:25:41Z)
Structural Pre-training for Dialogue Comprehension [51.215629336320305]
本稿では,SPIDER, Structure Pre-trained DialoguE Readerについて述べる。対話のような特徴をシミュレートするために,元のLM目的に加えて,2つの訓練目標を提案する。広く使われている対話ベンチマークの実験結果から,新たに導入した自己教師型タスクの有効性が検証された。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-23T15:16:54Z)
CREAD: Combined Resolution of Ellipses and Anaphora in Dialogues [14.66729951223073]
アナフォラとエリプスは対話における2つの一般的な現象である。伝統的に、アナフォラはコア参照解決とクエリ書き換えによる楕円によって解決される。本稿では,コア参照解決とクエリ書き換えをモデリングする新しい共同学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-20T17:17:26Z)
Dialogue Response Selection with Hierarchical Curriculum Learning [52.3318584971562]
対話応答選択のためのマッチングモデルの学習について検討する。近年,ランダムなネガティブは信頼度の高いモデルを学習するには自明すぎることが判明し,階層的なカリキュラム学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-29T14:06:41Z)
I like fish, especially dolphins: Addressing Contradictions in Dialogue Modeling [104.09033240889106]
DialoguE Contradiction Detection Task(DECODE)と、人間とロボットの矛盾した対話の両方を含む新しい会話データセットを紹介します。次に、事前学習したトランスフォーマーモデルを用いて、定型的非構造的アプローチと矛盾検出を行う構造的発話に基づくアプローチを比較する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-24T18:47:49Z)
Learning an Effective Context-Response Matching Model with Self-Supervised Tasks for Retrieval-based Dialogues [88.73739515457116]
我々は,次のセッション予測,発話復元,不整合検出,一貫性判定を含む4つの自己教師型タスクを導入する。我々はPLMに基づく応答選択モデルとこれらの補助タスクをマルチタスク方式で共同で訓練する。実験結果から,提案した補助的自己教師型タスクは,多ターン応答選択において大きな改善をもたらすことが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-14T08:44:46Z)
Controlling Dialogue Generation with Semantic Exemplars [55.460082747572734]
本稿では,経験的応答に現れる意味的フレームを用いて生成をガイドする,経験的対話生成モデルEDGEを提案する。単語自体の単語ではなく、経験者の意味的フレームに基づく対話生成の制御により、生成した応答の一貫性が向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-20T17:02:37Z)
DCR-Net: A Deep Co-Interactive Relation Network for Joint Dialog Act Recognition and Sentiment Classification [77.59549450705384]
ダイアログシステムでは、ダイアログアクト認識と感情分類は2つの相関タスクである。既存のシステムのほとんどは、それらを別々のタスクとして扱うか、単に2つのタスクを一緒にモデル化するだけです。本稿では,2つのタスク間の相互作用をモデル化するディープ・コ・インタラクティブ・リレーショナル・ネットワーク(DCR-Net)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-16T14:13:32Z)
Dialogue-Based Relation Extraction [53.2896545819799]
本稿では,人間による対話型関係抽出(RE)データセットDialogREを提案する。我々は,対話型タスクと従来のREタスクの類似点と相違点の分析に基づいて,提案課題において話者関連情報が重要な役割を担っていると論じる。実験結果から,ベストパフォーマンスモデルにおける話者認識の拡張が,標準設定と会話評価設定の両方において向上することが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-17T03:51:57Z)
Variational Hierarchical Dialog Autoencoder for Dialog State Tracking Data Augmentation [59.174903564894954]
本研究では,この手法を,ゴール指向対話のための対話状態追跡タスクに拡張する。目的指向ダイアログの完全な側面をモデル化するための変分階層型ダイアログオートエンコーダ(VHDA)を提案する。各種ダイアログデータセットを用いた実験により、生成データ拡張による下流ダイアログトラッカーのロバスト性の向上が示された。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-23T15:34:56Z)

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