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

IMNTPU Dialogue System Evaluation at the NTCIR-16 DialEval-2 Dialogue Quality and Nugget Detection

https://doi.org/10.20736/0002002261
https://doi.org/10.20736/0002002261
efbaf72e-e3d1-4537-9640-b5a4032b3508
名前 / ファイル ライセンス アクション
04-NTCIR16-DIALEVAL-HsiaoT.pdf 04-NTCIR16-DIALEVAL-HsiaoT.pdf (729.5 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 IMNTPU Dialogue System Evaluation at the NTCIR-16 DialEval-2 Dialogue Quality and Nugget Detection
言語 en
作成者 Ting-Yun Hsiao

× Ting-Yun Hsiao

en Ting-Yun Hsiao

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Yung-Wei Teng

× Yung-Wei Teng

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Pei-Tz Chiu

× Pei-Tz Chiu

en Pei-Tz Chiu

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Mike Tian-Jian Jiang

× Mike Tian-Jian Jiang

en Mike Tian-Jian Jiang

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Min-Yuh Day

× Min-Yuh Day

en Min-Yuh Day

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内容記述
内容記述タイプ Abstract
内容記述 In recent years, there has been a surge in interest in evaluating the quality of chatbot conversation. We participated in the Dialogue Quality (DQ) and Nugget Detection (ND) subtasks in both Chinese and English. However, the majority of existing conventional approaches are based on the long short-term memory (LSTM) model. The paper suggests a method for assisting customers in resolving problems. The goal of this subtask is to automatically determine the status of dialogue sentences in a dialogue system's logs. On conversation tasks, we developed fine-tuning methodologies for the Transformer model. To evaluate and show the concept, we created a wide framework for testing and displaying the XLM-RoBERTa model's performance on conversational texts. Finally, the experimental findings of the two subtasks demonstrate the efficacy of our strategy. The experimental findings for the DialEval-2 task show that the suggested method's performance is reasonably equal to that of an LSTM-based baseline model. The main contribution of our study is that we suggested two crucial elements for increasing conversation quality and nugget identification subtasks in dialogue assessment, namely tokenization methods and finetuning procedures.
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 10.20736/0002002261
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 04:23:19.219429
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