PK-ICR: Persona-Knowledge Interactive Context Retrieval for Grounded Dialogue

要約

会話システムに関連するペルソナまたは知識を特定することは、根拠のある対話応答生成の重要な要素です。
ただし、各グラウンディングは、最近導入されたばかりのより実用的なマルチコンテキスト タスクとは別に研究されています。
ペルソナとナレッジのデュアル コンテキスト識別を、特定のダイアログでペルソナとナレッジを共同で識別するタスクとして定義します。これは、複雑なマルチコンテキスト ダイアログ設定で重要性が高まる可能性があります。
対話のすべてのコンテキストを同時に利用する一方で、ニューラル Q&A 検索モデルとの互換性により、ゼロショット推論による限定的なトレーニングも必要とする、新しいグラウンディング検索方法を開発します。
さらに、新規の null-positive ランク テストを介して、Persona と Dialogue を組み合わせたハード ネガティブな動作を分析します。

要約(オリジナル)

Identifying relevant Persona or Knowledge for conversational systems is a critical component of grounded dialogue response generation. However, each grounding has been studied in isolation with more practical multi-context tasks only recently introduced. We define Persona and Knowledge Dual Context Identification as the task to identify Persona and Knowledge jointly for a given dialogue, which could be of elevated importance in complex multi-context Dialogue settings. We develop a novel grounding retrieval method that utilizes all contexts of dialogue simultaneously while also requiring limited training via zero-shot inference due to compatibility with neural Q \& A retrieval models. We further analyze the hard-negative behavior of combining Persona and Dialogue via our novel null-positive rank test.

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