Aug, 2018

神经对话生成中的半监督显式状态跟踪

PDF
TL;DR本文提出了一种基于神经网络的半监督显式对话状态跟踪器（SEDST），并利用 CopyFlowNet 表示一个显式的对话状态，并引入后验正则化策略进行间接监督。实验表明，我们的模型在任务导向和非任务导向的对话数据集上均取得了明显的优势。
dialogue generationdialogue state trackingsemi-supervised learningneural dialogue generationcopyflownet
发现论文，激发创造
  • 通用对话状态跟踪

    StateNet 是一种通用的对话状态跟踪器，它独立于值的数量，共享所有插槽的参数，并使用预训练的词向量而不是明确的语义字典来解决当前方法在大型对话域上难以扩展的挑战，并且在两个数据集上的实验显示，我们的方法不仅克服了这些限制，而且还显著优于最先进的方法的性能。

    Oct, 2018

  • 对话状态跟踪的交互槽对比学习对话状态蒸馏网络

    本文提出一种 Dialogue State Distillation Network（DSDN）用于进行任务导向的对话系统中的 Dialogue State Tracking（DST），并且在 MultiWOZ 2.0 和 MultiWOZ 2.1 数据集上实验证明，该网络可以动态地利用先前的对话状态并避免引入误差传播，同时还可以有效地捕捉来自对话语境的插槽共同更新关系

    Feb, 2023

  • 面向目标对话系统的灵活可扩展状态追踪框架

    本研究提出一种新的 Goal-oriented dialogue systems 框架，其中的 dialogue state tracker 可适用于 multiple domains，且不需要特定领域的先验知识，预训练的词嵌入技术有助于提高性能。

    Nov, 2018

  • 面向任务建模的对话状态跟踪的半监督引导

    本文研究了利用半监督学习方法在构建神经对话系统时可以减少中间标签的数量，发现可以利用未注释数据来显著减少对话状态的转换级别注释，同时在 MultiWOZ 语料库上进行了分析并提出了第一个端到端的对话模型。

    Nov, 2019

  • 可扩展的多领域对话状态跟踪

    本文介绍了一种基于深度学习的可伸缩的多领域对话状态跟踪方法，通过引入一个新的状态跟踪框架，该框架独立于具体的槽值集合，并将对话状态表示为候选值集合的分布，此方法能够快速适应新领域，提高跨领域和可扩展性。

    Dec, 2017

  • 你跟得上我吗？”: 对话状态跟踪近期方法综述

    对话状态跟踪是对话系统中的重要环节，虽然神经方法实现了显著的进展，但对话系统的一些关键方面，如可拓展性等仍未得到充分探索，本文提出了未来研究的几个方向。

    Jul, 2022

  • 通过示例引导的问答方式进行连续对话状态跟踪

    通过将对话状态追踪重新构想为一个打包的例子指导的问题回答任务，以利于持续学习并减少服务特定的记忆，该方法通过学习在过程中上下文的例子以及结合对话层次的记忆回放方法，无需依赖于任何复杂的规范化或参数扩展方法，便可获得 DST 持续学习度量上的最先进性能。

    May, 2023

  • 利用时间表达网络的神经对话状态跟踪

    本文提出了 Temporally Expressive Networks (TEN) 模型以同时模拟对话轮次间的时间特征依赖和状态依赖。利用循环网络和概率图模型，模型对话状态追踪 (DST) 的准确率得到了提升。

    Sep, 2020

  • 一种概率型端到端任务导向对话模型及其潜在置信状态，用于半监督学习

    利用潜变量模型及半监督学习的方法实现对于对话系统中的结构化信念状态的分类，且在三份基准数据集上表现优秀，减少了对于标注数据的需求。

    Sep, 2020

  • 多模态对话状态跟踪

    本文提出了一项新的多模式对话状态跟踪任务，用于跟踪视频对话中提到的视觉对象的信息；并介绍了 Video-Dialogue Transformer Network (VDTN) 作为实现该任务的基准模型。

    Jun, 2022