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

要約

会話システムに関連する人物や知識を特定することは、根拠のある対話応答を生成するために重要です。
ただし、それぞれの根拠は、最近の研究で導入された、より実践的なマルチコンテキストの対話タスクと単独で研究されることがほとんどです。
私たちは、ペルソナと知識のデュアル コンテキストの識別を、特定の対話についてペルソナと知識を組み合わせて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の対話設定では重要性が高まる可能性があります。
私たちは、対話のすべての文脈を同時に利用する新しいグラウンディング検索手法を開発します。
私たちの方法では、ニューラル QA 検索モデルを利用することで、必要な計算能力が少なくなります。
さらに、データ拡張に関連して意味的に異なるサンプル (つまり、ハード ネガティブ) のランキング パフォーマンスを測定する、新しいヌルポジティブ ランク テストを紹介します。

要約(オリジナル)

Identifying relevant persona or knowledge for conversational systems is critical to grounded dialogue response generation. However, each grounding has been mostly researched in isolation with more practical multi-context dialogue tasks introduced in recent works. 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. Our method requires less computational power via utilizing neural QA retrieval models. We further introduce our novel null-positive rank test which measures ranking performance on semantically dissimilar samples (i.e. hard negatives) in relation to data augmentation.

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