深層アンサンブルモデルとスロットアライメントを用いたシーケンス・ツー・シーケンス自然言語生成

自然言語生成は、生成対話システムや会話エージェントの中心的な技術である。本稿では、アンサンブル神経言語ジェネレーターについて説明し、データ表現と拡張に関するいくつかの新規手法を紹介する。これらの手法により、モデルの性能が向上したことを示す。我々は、レストラン、テレビ、ラップトップの3つのドメインにおけるデータセットでモデルを評価し、最良のモデルに対する客観的および主観的な評価結果を報告する。自動評価指標と人間評価者を用いて、我々のアプローチが同じデータセット上で既存の最先端モデルよりも優れた結果を達成していることを示す。