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  1. カンファレンス等
  2. NTCIR
  3. 16th (2021-2022)

TUA1 at the NTCIR-16 DialEval-2 Task

https://doi.org/10.20736/0002002260
https://doi.org/10.20736/0002002260
1a39be16-c009-49ba-a590-921766a36f0c
名前 / ファイル ライセンス アクション
03-NTCIR16-DIALEVAL-DingF.pdf 03-NTCIR16-DIALEVAL-DingF.pdf (836.5 KB)
アイテムタイプ デフォルトアイテムタイプ(フル)(1)
公開日 2022-06-14
タイトル
タイトル TUA1 at the NTCIR-16 DialEval-2 Task
言語 en
作成者 Fei Ding

× Fei Ding

en Fei Ding

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Xin Kang

× Xin Kang

en Xin Kang

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Yunong Wu

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Fuji Ren

× Fuji Ren

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内容記述
内容記述タイプ Abstract
内容記述 In this paper, we report the work of TUA1 team in the dialogue evaluation (DialEval-2) task of NTCIR-16, which consists of two subtasks: the Dialogue Quality (DQ) subtask and the Nugget Detection (ND) subtask. Our proposed method consists of two parts: a feature extractor and a feedforward network. The feature extractor employs pre-trained Transformer networks to extract the hidden representations of the dialogue utterances and employs a Latent Dirichlet Allocation (LDA) method to extract the topic information of these utterances. The feedforward network then concatenates the hidden representations and the topics extracted by the feature extractor, compresses them through several feedforward layers into a desired dimension, and finally predicts the quality scores and nugget types of the dialogues. Since the DialEval-2 task dataset was composed of the one-to-one translated Chinese and English dialogues, we employ the pre-trained Transformer networks for Chinese and English, respectively, to extract the hidden representations of the dialogues. This makes it possible to process the sub-tasks on the Chinese or English datasets simultaneously. We train the neural network models based on the mean squared error for both dialogue quality prediction and nugget detection subtasks. Our proposed method reaches the best scores for RSNOD and NMD metrics in both Chinese and English dialogue quality subtasks among all participants. The results indicate that the proposed method is promising in learning a dialogue quality prediction system for generating very close predictions to the human annotators.
言語 en
出版者
出版者 NII Institutional Repository
言語 en
日付
日付 2022-06-14
日付タイプ Issued
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
ID登録
ID登録 10.20736/0002002260
ID登録タイプ JaLC
関連情報
関連タイプ isReferencedBy
識別子タイプ URI
関連識別子 https://research.nii.ac.jp/ntcir/ntcir-16/index.html
言語 en
関連名称 NTCIR-16 Conference
開始ページ
開始ページ none
会議記述
会議名 NTCIR-16 Conference
言語 en
回次 16
主催機関 National Institute of Informatics
言語 en
開始年 2022
開始月 6
開始日 14
終了年 2022
終了月 6
終了日 17
開催期間 June 14-17, 2022
言語 en
開催会場 National Institute of Informatics
言語 en
開催国 JPN
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Ver.1 2025-10-28 04:23:19.120777
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