ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

Dialki: تحديد المعرفة في أنظمة المحادثة من خلال حوار الوثيقة الحوار

DIALKI: Knowledge Identification in Conversational Systems through Dialogue-Document Contextualization

331   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

إن تحديد المعرفة ذات الصلة التي سيتم استخدامها في أنظمة المحادثة التي تستند إلى وثائق طويلة أمر بالغ الأهمية لتوليد الاستجابة الفعال.نقدم نموذج تعريف المعرفة الذي يرفع بنية المستند إلى توفير ترميزات مرور محكوم بحري للحوار ومعرفة تحديد المواقع ذات الصلة بالمحادثة.خسارة مساعدة تلتقط تاريخ اتصالات الوثيقة الحوار.نوضح فعالية نموذجنا على مجموعة بيانات المحادثة المدرجة في المستندات وتوفير التحليلات التي تظهر التعميم على المستندات غير المرئية وسياقات الحوار الطويلة.



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

اقرأ أيضاً

تعلم أنظمة الحوار الموجهة نحو المهمة الحديثة نموذجا من الحوارات المشروح، وتحول هذه الحوارات بدورها يتم جمعها وتفاحها بحيث تكون متسقة مع معرفة مجال معينة. ومع ذلك، في السيناريوهات الحقيقية، تخضع معارف المجال للتغييرات المتكررة، وقد تصبح حوارات التدريب الأولي قد تصبح عفا عليها الزمن، مما يؤدي إلى انخفاض كبير في الأداء النموذجي. في هذه الورقة، نحقق في العلاقة بين الحوارات التدريبية ومعرفة المجال، واقتراح تكيف مجال الحوار، وهي منهجية تهدف إلى تكييف حوارات التدريب الأولي للتغييرات تدخلت في معرفة المجال. نحن نركز على تغييرات قيمة الفتحة (على سبيل المثال، عندما تتوفر قيم فتحة جديدة لوصف كيانات المجال) وتحديد إعداد تجريبي لتتكيف مع نطاق الحوار. أولا، نوضح أن النماذج الحالية للحالة لتتبع حالة الحوار لا تزال قوية تقريبا للتغيرات ذات قيمة الفتحة لمعرفة المجال. بعد ذلك، نقارن استراتيجيات مختلفة التكيف عن نطاق التكيف، مما يدل على أن التقنيات البسيطة فعالة لتقليل الفجوة بين حوارات التدريب ومعرفة المجال.
تعد تحديد الهياكل مهمة مع قابلية التطبيق في مجموعة واسعة من المجالات، تتراوح من التعرف على الكلام التلقائي إلى التعدين في الرأي.يقدم هذا العمل هياكناتنا المستخدمة في مهمة تحديد الهوية الرومانية لعام 2021.لقد أدخلنا سلسلة من الحلول بناء على المحولات ا لرومانية أو متعددة اللغات، فضلا عن تقنيات التدريب المشددي.في الوقت نفسه، جربنا أداة تقطير المعرفة من أجل التحقق مما إذا كان يمكن لنموذج أصغر الحفاظ على أداء أفضل أسلوبنا.تمكن أفضل الحلول لدينا للحصول على درجة F1 مرجحة من 0.7324، مما يتيح لنا الحصول على المركز الثاني على المتصدرين.
ستعلم وكلاء المحادثة المدربون على كوربورا كبيرة غير مبالين في التفاعلات البشرية أنماطا وسلوكيات محاكية فيها، والتي تشمل سلوكا هجوميا أو ساما.نقدم إطارا جديدا للإنسان والحلقة النموذجية لتقييم سمية هذه النماذج، ومقارنة مجموعة متنوعة من الأساليب الحالية في كل من حالات المستخدمين غير المصندين والموديين الذين يعرضون نقاط ضعفهم.ثم نذهب لاقتراح طريقتين روايتين لعوامل المحادثة الآمنة، إما عن طريق التدريب على البيانات من إطار عملنا الجديد للنسب في الحلقة في نظام من مرحلتين، أو "سلامة" في "الخبز"إلى نموذج الولادة نفسه.نجد تقنياتنا الجديدة هي (ط) أكثر أمانا من النماذج الحالية؛في حين أنه (2) الحفاظ على مقاييس قابلية الاستقرار مثل التجذير بالنسبة لشركة Chatbots الحديثة.على النقيض من ذلك، فإننا نعرض مشكلات سلامة خطيرة في الأنظمة القياسية الحالية مثل GPT2، حوالة، و BlenderBot.
يقتصر معظم العمل المسبق على أنظمة الحوار الموجهة نحو المهام على دعم واجهات برمجة التطبيقات في المجال.ومع ذلك، قد يكون لدى المستخدمين طلبات خارج نطاق واجهات برمجة التطبيقات هذه.يركز هذا العمل على تحديد طلبات المستخدمين هذه.تعتمد الطرق الحالية لهذه الم همة بشكل أساسي على النماذج المدربة مسبقا بشكل صحيح على البيانات المشروحة الكبيرة.نقترح طريقة رواية، ريد، بناء على تقدير التعلم والكثافة التكيفية.يمكن تطبيق Rede على حالات الطابع الصفرية، ويتدرك بسرعة كاشف عالية الأداء مع بعض الطلقات فقط عن طريق تحديث أقل من المعلمات 3K.نوضح أداء Rede التنافسي في بيانات DSTC9 ومجموعة اختبار مجمعة حديثا.
تتطلب قراءة آلات المحادثة (CMR) آلات تواصل مع البشر من خلال التفاعلات متعددة الدورات بين دولتي الحوار البارز في عمليات صنع القرار وعمليات توليد الأسئلة.في إعدادات CMR المفتوحة، كسيناريو أكثر واقعية، ستكون المعرفة الخلفية المستردة صاخبة، مما يؤدي إلى تحديات شديدة في نقل المعلومات.الدراسات الموجودة تدرب عادة أنظمة مستقلة أو خطوط الأنابيب للمشاركة.ومع ذلك، فإن هذه الطرق تافهة باستخدام قرارات تسمية ثابتة لتنشيط جيل السؤال، مما يعيق أداء النموذج في النهاية.في هذا العمل، نقترح استراتيجية فعالة للجزر من خلال تعويض دول الحوار في وحدة فك ترميز واحدة فقط وصنع قرار الجسر وتوليد الأسئلة لتوفير إشارة لولاية حوار أكثر ثراء.تظهر التجارب على DataSet أو Sharc فعالية طريقتنا، والتي تحقق نتائج جديدة من أحدث النتائج.

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