Série de séminaires AI 2023 : Maliha Sultana

Le AI Seminar est une réunion hebdomadaire à l'Université de l'Alberta où les chercheurs intéressés par l'intelligence artificielle (AI) peuvent partager leurs recherches. Les présentateurs comprennent à la fois des conférenciers locaux de l'Université de l'Alberta et des visiteurs d'autres institutions. Les sujets peuvent être liés de quelque manière que ce soit à l'intelligence artificielle, qu'il s'agisse de travaux théoriques fondamentaux ou d'applications novatrices de techniques d'IA à de nouveaux domaines et problèmes.

Le 23 juin, Maliha Sultana - récemment diplômée d'un master à l'université d'Alberta - a présenté "An Exploration of Dialog Act Classification in Open-domain Conversational Agents and the Applicability of Text Data Augmentation" lors du séminaire sur l'IA.

La reconnaissance des actes de dialogue des utilisateurs est un élément essentiel de la construction d'agents conversationnels performants. Dans ce travail, Sultana et son équipe proposent un classificateur d'actes de dialogue (DA) pour deux de leurs agents conversationnels à domaine ouvert. Pour ce faire, ils ont constitué un ensemble de données multi-domaines de haute qualité avec ∼24k énoncés d'utilisateurs étiquetés en 8 DA appropriés. Le modèle BERT finement ajusté surpasse le classificateur SVM de base en atteignant une précision de pointe sur l'ensemble de données proposé. En outre, il se généralise bien sur des données inédites. Pour résoudre le problème de la rareté des données lors de la formation des classificateurs DA, Sultana a mis en œuvre différentes techniques d'augmentation des données et a comparé leurs performances. Des expériences approfondies montrent que, dans un régime simulé de faibles données avec seulement 10 exemples par étiquette, des méthodes aussi simples que le remplacement de synonymes peuvent doubler la taille des données d'entraînement existantes et augmenter la précision de notre classificateur DA de ∼8%. Enfin, Sultana démontre comment le classificateur proposé et les techniques d'augmentation peuvent être adaptés pour détecter efficacement les actes de dialogue dans des langues autres que l'anglais.

Regardez la présentation complète ci-dessous :

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