shin-kanouchi
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5 years ago 概要
本研究では， NMT と PBMT を統合したハイブリッド生成モデル (図1) を対話応答生成に適用する.この手法では，まず PBMT 応答生成モデルが応答を生成する.次に，生成 された応答と元の入力発話の両方を NMT モデルが入力 として受け取り，応答を再生成する.これにより，NMT モデルによる応答生成の利点である発話の流暢さを保ち つつ，問題であった応答の多様化を図る.
評価実験として，NMT，PBMT，ハイブリッドモデ ルを応答の多様性の観点から評価した.全体としては NMT モデルに比べハイブリッドモデルの有意な改善は 確認されなかったが，事例によってはハイブリッドモデ ルが PBMT モデルの出力を用いることで，NMT モデ ルよりも多様な応答生成をすることが確認された
関連研究
Weston ら [15] は，検索モ デルにより得られた応答を本研究における PBMT 出力 と同じ要領で入力に加え，多様な応答生成を試みている. [15] Jason Weston, Emily Dinan, and Alexander Miller. “Re- trieve and Refine: Improved Sequence Generation Models For Dialogue”. In: Proceedings of the 2018 EMNLP Work- shop SCAI: The 2nd International Workshop on Search- Oriented Conversational AI . 2018, pp. 87–92.
Q-Aペアがある前提だが、こちらの方が気になる。これで色々生成してCVRなどで最適化していけば良さそう
(9分)
論文リンク
http://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2019/pdf_dir/B5-3.pdf
著者
○佐藤志貴 (東北大), 大内啓樹 (理研AIP/東北大), 井之上直也, 鈴木潤, 乾健太郎 (東北大/理研AIP)