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Mem2Seq: Effectively Incorporating Knowledge Bases into End-to-End Task-Oriented Dialog Systems Andrea Madotto∗, Chien-Sheng Wu∗, Pascale Fung
Knowledge Baseの情報を活用して応答を生成するE2E Memory Netをベースにしたモデル
KBの活用にMemory機構を利用しているところ
対話システムの応答生成に(subject, relation, object)の3項組のKnowledge Baseを利用する。 Multi-hopの対話において、過去の応答とKnowledgeのembeddingの和をMemoryに保存しておき、Vocabから生成するかMemory情報を使って応答を生成するかをsentinel vectorで制御する
bAbI dialogやDSTC2, In-Car Assistantといったデータセットで比較を行った。
KBの活用で3項組のembeddingsの和なんかで果たしてうまくいくのか
[1605.07683] Learning End-to-End Goal-Oriented Dialog Antoine Bordes, Y-Lan Boureau, Jason Weston
0. 論文
Mem2Seq: Effectively Incorporating Knowledge Bases into End-to-End Task-Oriented Dialog Systems Andrea Madotto∗, Chien-Sheng Wu∗, Pascale Fung
1. どんなもの？
Knowledge Baseの情報を活用して応答を生成するE2E Memory Netをベースにしたモデル
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
KBの活用にMemory機構を利用しているところ
3. 技術や手法のキモはどこ？
対話システムの応答生成に(subject, relation, object)の3項組のKnowledge Baseを利用する。 Multi-hopの対話において、過去の応答とKnowledgeのembeddingの和をMemoryに保存しておき、Vocabから生成するかMemory情報を使って応答を生成するかをsentinel vectorで制御する
4. どうやって有効だと検証した？
bAbI dialogやDSTC2, In-Car Assistantといったデータセットで比較を行った。
5. 議論はある？
KBの活用で3項組のembeddingsの和なんかで果たしてうまくいくのか
6. 次に読むべき論文は？
[1605.07683] Learning End-to-End Goal-Oriented Dialog Antoine Bordes, Y-Lan Boureau, Jason Weston