VariationalでEnd2EndなDialogue Response Generationの世界 - 終末 A.I.

この記事は、自然言語処理 #2 Advent Calendar 2019の24日目の記事です。 Open-Domain Dialogueや非タスク指向対話、雑談対話と呼ばれる領域において、発話データのみを使用したEnd2Endな対話応答生成を試みる歴史はそこまで古くなく、[Ritter et al+ 11]や[Jafarpour+ 10]がまず名前をあげられるように、比較的最近始まった研究テーマとなります。 これらは、Twitterなどの登場により、ユーザー間で行われる、ほとんどドメインを限定しない、もしくは多様なドメインにまたがる、大量の対話データを、容易に収集できるようになったことにより、活発に研究されるようになってきました。 初期の研究である[Ritter+ 11]や[Jafarpour+ 10]では、統計的機械翻訳ベースや情報検索ベースの手法でEnd2Endな対話システムを構成して

[KSKSKSKS2]

VAEベースの対話応答生成手法をメインに紹介している記事。入力と出力の関係が1対Nになるような生成モデルに対して、多様な文を生成するために試行錯誤されている内容についてまとめています。

[incep]

“Ritter et al+ 11]”

[Nyoho]

変分自己エンコーダ 対話生成モデル

[knok]

テキスト生成、GANよりVAEの方がいいのかなあ。WAEベースでGANの代わりにVAE使った手法も示されている