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#11 #emnlp2019
summarized by : Katsuya Shimabukuro
概要
対話における質問文生成のタスクにおいて、対話の意味的な一貫性を保った質問・多様な質問を生成できるように、直前のユーザー発話だけでなく、学習時にはユーザーの回答もガイドとして与え、質問文を生成する手法を提案。直前のユーザー発話のみを使用する既存手法と比べ、自動評価・人間評価において上回る性能を示した。
新規性
対話の意味的な一貫性を保った質問・多様な質問を生成できるように、直前のユーザー発話だけでなく、学習時にはユーザーの回答もガイドとして与え、質問文を生成するようにモデリングすることを提案。強化学習およびGANでCVAEモデルを拡張する2種類の手法を提案した。
結果
Redditから抽出したコーパスを使用した質問文生成のタスクにおいて、直前のユーザー発話のみを使用する既存手法と比較し、自動評価にてリファレンスの文と近い文が生成できていることおよび多様な文が生成できることを、人間評価にてユーザーの前の発話との意味的な一貫性が高い文を生成できることを示した。
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