Faites attention au fossé ! Injection de connaissances du sens commun pour la synthèse abstraite de dialogues

Dans cet article, nous proposons d’exploiter les caractéristiques uniques des dialogues, qui reposent sur un savoir commun partagé entre les participants, afin de surmonter les difficultés liées à leur résumé. Nous présentons SICK, un cadre qui intègre des inférences de savoir commun comme contexte supplémentaire. Contrairement aux travaux antérieurs qui s’appuient uniquement sur le dialogue d’entrée, SICK utilise un modèle de connaissance externe pour générer une vaste gamme d’inférences de savoir commun, puis sélectionne celle qui est la plus probable à l’aide d’une méthode de sélection fondée sur la similarité. À partir de SICK, SICK++ exploite le savoir commun comme supervision, en ajoutant la tâche de génération d’inférences de savoir commun dans un cadre d’apprentissage multi-tâches, conjointement à la rédaction du résumé. Les résultats expérimentaux montrent qu’en intégrant des connaissances de savoir commun, notre cadre produit des résumés plus informatifs et plus cohérents que les méthodes existantes.