ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

التحقيق في تفسير المنطقي في جيل استجابة الحوار

Probing Commonsense Explanation in Dialogue Response Generation

368   0   0   0.0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2021
  مجال البحث الذكاء الاصناعي
والبحث باللغة English
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

يستخدم البشر منطق المنطقي (CSR) ضمنيا لإنتاج ردود طبيعية ومتماسكة في المحادثات. تهدف إلى إغلاق الفجوة بين نماذج جيل الاستجابة الحالية (RG) قدرات الاتصالات البشرية، نريد أن نفهم لماذا تستجيب نماذج RG أثناء قيامهم بتحقيق فهم نموذج RG للمنطق المنطقي الذي يثير الاستجابات المناسبة. نحن نقوم بإضفاء الطابع الرسمي على المشكلة عن طريق تأطير العمولة كمتغير كامن في مهمة RG واستخدام توضيحات للاستجابات كأشكال نصية من العمليات النصية. نجمع 6K تفسيرات مشروحة تبرر الردود من أربعة مجموعات من مجموعات بيانات الحوار ونسأل البشر للتحقق منها واقتراح اثنين من إعدادات التحقيق لتقييم قدرات CSR نماذج RG. تظهر النتائج التحقيق أن النماذج تفشل في التقاط العلاقات المنطقية بين تفسيرات والردود المنطقية والضبط بشكل جيد على البيانات داخل المجال والأحجام النموذجية المتزايدة لا تؤدي إلى فهم المسؤولية الاجتماعية للشركات ل RG. نأمل أن تقوم دراستنا بحفز المزيد من الأبحاث في جعل نماذج RG محاكاة عملية التفكير البشرية في السعي لتحقيق اتصال ناعم للإنسان العربي.



المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
قيم البحث

اقرأ أيضاً

بالنسبة لجهاز كمبيوتر يتفاعل بشكل طبيعي مع إنسان، يجب أن يكون يشبه الإنسان.في هذه الورقة، نقترح نموذج توليد الاستجابة العصبي مع التعلم متعدد المهام للجيل والتصنيف، مع التركيز على العاطفة.يتم تدريب نموذجنا على أساس بارت (لويس وآخرون.، 2020)، وهو نموذج ترميز ترميز محول مدرب مسبقا، لتوليد الردود والاعتراف بالمشاعر في وقت واحد.علاوة على ذلك، فنحن نثق خسائر المهام للتحكم في تحديث المعلمات.تظهر التقييمات التلقائية والتقييمات الدليلية للجماعة الجماعية أن النموذج المقترح يجعل الردود التي تم إنشاؤها أكثر وعيا بنفسك.
إن استنتاج المنطقي لفهم وشرح اللغة البشرية هي مشكلة بحثية أساسية في معالجة اللغة الطبيعية. يطرح المشرف على المحادثات الإنسانية تحديا كبيرا لأنه يتطلب التفاهم السياقي والتخطيط والاستدلال والعديد من جوانب المنطق بما في ذلك التفكير السببية والزمان والعم وم. في هذا العمل، نقدم عصير التفاح - مجموعة بيانات مفيدة يدويا تحتوي على تفسيرات حوار دولي في شكل ثلاثة توائم في ثلاثة أضعاف تستنتج المعرفة الصريحة باستخدام استنتاج المناشد السياقي. يمكن أن يؤدي استخراج التفسيرات الغنية من المحادثات إلى تحسين العديد من التطبيقات المصب. يتم تصنيف ثلاثة توائم مشروح حسب نوع المعرفة المنطقية الحالية (على سبيل المثال، السببية، الشرطية، الزمنية). لقد أنشأنا ثلاث مهام مختلفة مكيفة على مجموعة البيانات المشروحة: الاستدلال اللغوي الطبيعي على مستوى الحوار، واستخراج تمتد، واختيار سبان متعدد الخيارات. النتائج الأساسية التي تم الحصول عليها مع النماذج القائمة على المحولات تكشف أن المهام صعبة، مما يمهد الطريق للبحث في المستقبل الواعدة. تتوفر DataSet وتطبيقات الأساس علنا ​​في https://github.com/declare-lab/cider.
حققت النماذج التراجعية التلقائية واسعة النطاق نجاحا كبيرا في توليد استجابة الحوار، بمساعدة طبقات المحولات. ومع ذلك، فإن هذه النماذج لا تتعلم مساحة كامنة تمثيلية لتوزيع الجملة، مما يجعل من الصعب التحكم في الجيل. لقد حاولت الأعمال الحديثة على تعلم تمثي لات الجملة باستخدام الإطار القائم على المحولات، ولكن لا تطلق على علاقة استجابة السياق المضمنة في مجموعات بيانات الحوار. في هذا العمل، نهدف إلى إنشاء نموذج لتعليم التمثيل القوي التمثيل، وهو مصمم خصيصا لتوليد استجابة الحوار، مع هيكل ترميز الترميز المستندة إلى المحولات. يقترح التعلم المتعرج عن مستوى الكلام، وترميز المعلومات التنبؤية في كل تمثيل سياق لاستجابة لها المقابلة. يتم إجراء تجارب واسعة للتحقق من تقلب آلية تعليم التمثيل المقترح. باستخدام كلا من مقاييس التقييم المستندة إلى المرجعية والمرجعية، نقدم تحليلا مفصلا على الجمل التي تم إنشاؤها، مما يدل على فعالية نموذجنا المقترح.
في توليد استجابة الحوار مفتوح المجال، يمكن أن يستمر سياق الحوار مع ردود متنوعة، وينبغي أن تتخذ طرازات الحوار علاقات واحدة إلى كثيرة.في هذا العمل، نقوم أولا بتحليل الهدف التدريبي لنماذج الحوار من وجهة نظر اختلاف Kullback-Leibler (KLD) وإظهار أن الفجوة بين توزيع الاحتمالات العالمي الحقيقي وتوزيع احتمالية البيانات المرجعية الفردية يمنع النموذج من تعلم الواحدإلى العديد من العلاقات بكفاءة.ثم نستكشف النهج للتدريب متعدد الإشارة في جوانبين.البيانات الحكيمة، ونحن نولد إشارات زائفة متنوعة من نموذج قوي مسبقا لبناء بيانات متعددة المرجعين توفر تقريب أفضل لتوزيع العالم الحقيقي.نموذج الحكمة، نقترح تجهيز نماذج مختلفة مع تعبيري قبل التعبير، اسمه Linear Gaussian النموذج (LGM).تظهر النتائج التجريبية للتقييم الآلي والتقييم البشري أن الطرق تسفر عن تحسينات كبيرة على أساس الأساس.
تمت دراسة AcoNecoders Varitional كهدوء واعد لنموذج تعيينات واحدة إلى العديد من السياق للاستجابة في توليد استجابة الدردشة.ومع ذلك، غالبا ما تفشل في تعلم التعيينات المناسبة.أحد أسباب هذا الفشل هو التناقض بين الاستجابة وأخذ عينات متغير كامنة من توزيع تق ريبي في التدريب.أخذ عينات من غير لائق للمتغيرات الكامنة عليق النماذج من بناء مساحة كامنة بتعديل.نتيجة لذلك، تتوقف النماذج عن التعامل مع عدم اليقين في المحادثات.لحل ذلك، نقترح أخذ العينات المضاربة للمتغيرات الكامنة.تختار طريقتنا الأكثر احتمالا من متغيرات كامنة العينات بشكل زمني لربط المتغير مع استجابة معينة.نحن نؤكد فعالية طريقتنا في توليد الاستجابة مع بيانات حوار هائلة مصنوعة من مشاركات تويتر.

الأسئلة المقترحة

التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا