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#26 #emnlp2019
summarized by : Katsuya Shimabukuro
概要
2人のユーザーの対話を生成するタスクにおいて、2人のユーザーのEmbedding表現と対話履歴を元に発話を生成する手法を提案。SNS（twitter）で収集したデータを用いて、それぞれのユーザーの発話データが少なくても、事前に構築したユーザーEmbeddingを用いてユーザーの関係を考慮した対話を生成できることを示した
新規性
直前の発話およびび、2人のユーザのEmbedding、どのユーザーの発話かを示すEmbeddingを入力として、次の発話を出力する手法を提案。ユーザーのEmbeddingは、ソーシャルグラフを元にしたnode2vecアルゴリズムで事前に作成することにより、ユーザーの関係を考慮した対話になることを試みる
結果
構築したデータセットで検証を行い、既存手法を大幅に上回るPPL、BLEUおよびDistinctも向上することを示した。また、対話相手が異なる場合に意味的に異なる応答を生成でき、未知のユーザーペアについても既知のユーザーペアと遜色ない性能を示した。
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