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Learning Symmetric Collaborative Dialogue Agents with Dynamic Knowledge Graph Embeddings [He+, ACL'17]

https://nlp.stanford.edu/pubs/he2017collaborative.pdf

概要

それぞれが異なる知識を持つ対話エージェントについての研究。タスクが面白く、2つのエージェントは自分の友人のリスト(友人の名前、学校、会社などが書かれている)を渡される。 その中に共通する友人が存在しそれが誰かを対話によって情報交換をしながら特定する、というタスクをクラウドソーシングによって人間に解かせた上で、それを学習データとして用いている。 全体的にモデルがわちゃわちゃしているし正直論文が超読みにくいけどやってることの新しそう感が凄い。

渡される情報や対話は下図のような感じ。 一行をitem, 各セルをentity (or attiribute) と呼ぶ。

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モデル

タイトルにDynamic Knowledge Graph Embeddingとあるように、DynoNetと呼ばれる提案手法では入力として与えられたリストをグラフとして処理し、相手のentityへの言及を元にグラフを動的に更新した上で、自身の知識グラフにattentionを貼る形で発話生成をする。 研究室の論文紹介でスライド作ってしまって力尽きたので詳しい数式を追っていくのは省略。

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