利用维基百科对域外话语进行开放域主题识别
计算与语言
2021-01-28 v1 机器学习
摘要
口语对话系统(SDS)的用户期望在广泛多样的话题上获得高质量交互。然而,实现能以信息丰富的方式回应任意可想到的用户话语的 SDS 是一个具有挑战性的问题。多域 SDS 必须识别并处理域外(OOD)话语以生成恰当响应,因为用户并非总事先知晓 SDS 可处理的域。为解决此问题,我们通过利用维基百科的外部知识表示来估计 OOD 话语的主题,从而扩展了当前最先进的多域 SDS。在真实人人对话上的实验结果表明,与基线模型相比,我们的方法未降低域预测性能。但更重要的是,与基准相比,我们的联合训练对最近维基百科文章的预测准确率提升了最高约 30%。
引用
@article{arxiv.2101.11134,
title = {Open-domain Topic Identification of Out-of-domain Utterances using Wikipedia},
author = {A. Augustin and A. Papangelis and M. Kotti and P. Vougiouklis and J. Hare and N. Braunschweiler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.11134},
year = {2021}
}