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저자정보
Zeyu Ding (Japan Advanced Institute of Science and Technology) Armagan Elibol (Japan Advanced Institute of Science and Technology) Nak Young Chong (Japan Advanced Institute of Science and Technology)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2022
발행연도
2022.11
수록면
642 - 649 (8page)

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Multi-turn dialogue is the major manifestation of a conversation. Compared with single-turn dialogue, response selection is more complex as the context varies. We stress the importance of dialogue history and apply the pre-trained model BERT to assign proper weight to each utterance of a dialogue. Previous works take all the dialogue history as context to measure the matching degree of a context-response pair, causing the quadratic computational cost and truncation of longer sequences exceeding the length limitation of BERT. We propose a sentence-based method to deal with the aforementioned problems, obtaining the sentence embedding of a single unit utterance of dialogue and forming a classification token of a context-response pair. We discuss how to obtain a sentence embedding with high quality and to design the input representations in response selection. The results show that the average of the first-last layer output exhibits the best performance for obtaining a sentence representation. The proposed method, concatenating the sentence embeddings of context with the token embeddings of response candidates, is nearly on a par with the token embedding based SOTA method. Notably, the processable length of dialogue history is enlarged about ten times with a low computational cost, potentially reducing chatbot response time and inspiring user engagement.
#Multi-turn Dialogue #Chatbox #Human-Robot Interaction

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORK
3. PROPOSED MODEL
4. EXPERIMENTS
5. COMPUTATIONAL RESULTS AND ANALYSIS
6. CONCLUSIONS AND FUTUREWORK
REFERENCES

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