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A Hierarchical Memory Model for Task-Oriented Dialogue System 작업 지향 대화 시스템을 위한 계층적 메모리 모델

Ya ZENG, Li WAN, Qiuhong LUO, Mao CHEN

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요약 :

작업 중심 대화 시스템을 위한 기존 파이프라인 방법은 개별적으로 설계되었으며 비용이 많이 듭니다. 기존의 메모리 증강 엔드투엔드 방법은 입력을 출력으로 직접 매핑하고 유망한 결과를 얻습니다. 하지만 기존의 대부분의 엔드투엔드 솔루션은 대화 내역과 지식베이스(KB) 정보를 동일한 메모리에 저장하고 KB 정보를 KB 트리플 형태로 표현하기 때문에 메모리 리더의 메모리 추론을 더욱 어렵게 만들고, 이로 인해 시스템은 응답을 생성하기 위해 메모리에서 올바른 정보를 검색하기가 어렵습니다. 일부 방법에서는 추론을 강화하기 위해 많은 수동 주석을 도입합니다. 수동 주석의 사용을 줄이고 추론을 강화하기 위해 작업 지향 시스템을 위한 계층적 메모리 모델(HM2Seq)을 제안합니다. HM2Seq는 계층적 메모리를 사용하여 대화 기록과 KB 정보를 두 개의 메모리로 분리하고 KB를 KB 행에 저장한 다음 엔터티 디코더와 결합된 메모리 행 포인터를 사용하여 메모리에 대한 계층적 추론을 수행합니다. 공개적으로 사용 가능한 두 가지 작업 지향 대화 데이터 세트에 대한 실험 결과는 우리의 가설을 확인하고 기준선을 능가하여 HM2Seq의 뛰어난 성능을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E105-D No.8 pp.1481-1489
발행일
2022/08/01
공개일
2022/05/16
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2022EDP7001
원고의 종류
PAPER
범주
자연 언어 처리

작성자

Ya ZENG
  Chongqing University
Li WAN
  Chongqing University
Qiuhong LUO
  Chongqing University
Mao CHEN
  Chongqing University

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