Dialog-to-Actions: Building Task-Oriented Dialogue System via Action-Level Generation

要約

タイトル： Dialog-to-Actions：アクションレベル生成を通じたタスク指向の対話システムの構築

要約：
– 既存の対話システムにおいて、エンドツーエンドまたは生成ベースのアプローチが研究され、適用されている。
– しかしながら、産業現場では、制御性（例えば、ドメイン不一致の応答、繰り返しの問題など）と効率性（例えば、長い計算時間など）の壁が存在する。
– この論文では、アクションレベル生成を通じたタスク指向の対話システムを提案する。
– 具体的には、大量の対話から対話アクションを構築し、それぞれの自然言語応答を対話アクションのシーケンスとして表現する。
– さらに、対話履歴を入力とし、対話アクションのシーケンスを出力するシーケンスツーシーケンスモデルをトレーニングする。
– 生成された対話アクションは、口頭での応答に変換される。
– 実験結果は、われわれの軽量な手法が競争力のあるパフォーマンスを達成し、制御性と効率性の利点を持っていることを示している。

要約(オリジナル)

End-to-end generation-based approaches have been investigated and applied in task-oriented dialogue systems. However, in industrial scenarios, existing methods face the bottlenecks of controllability (e.g., domain-inconsistent responses, repetition problem, etc) and efficiency (e.g., long computation time, etc). In this paper, we propose a task-oriented dialogue system via action-level generation. Specifically, we first construct dialogue actions from large-scale dialogues and represent each natural language (NL) response as a sequence of dialogue actions. Further, we train a Sequence-to-Sequence model which takes the dialogue history as input and outputs sequence of dialogue actions. The generated dialogue actions are transformed into verbal responses. Experimental results show that our light-weighted method achieves competitive performance, and has the advantage of controllability and efficiency.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, OpenAI