NIPSJan, 2019

对话系统技术挑战赛 7

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TL;DR本文介绍了第七届对话系统技术挑战赛（DSTC）的概况和研究成果，包括不同追踪和数据集的详细描述。该比赛聚焦于建立端到端的对话系统，并于句子选择、句子生成和音视频场景感知对话等方面展开研究。参赛者使用最先进的技术取得了显著的成果。
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发现论文，激发创造
  • DSTC9 的第九届对话系统技术挑战赛综述

    介绍了第九届 Dialog System Technology Challenge (DSTC-9)，重点介绍使用端到端对话技术的四项任务，包括 1. 带有非结构化知识访问的任务导向型对话建模，2. 多领域任务导向型对话，3. 对话的交互式评估，以及 4. 位置交互式多模对话。讨论了每个任务的任务定义、基线和评估设置，总结了提交系统的结果，以突出该领域技术的最新趋势。

    Nov, 2020

  • 第八届对话系统技术挑战赛

    介绍第八届对话系统技术挑战赛，重点关注多领域任务完成、响应选择、音频图像感知对话、架构引导对话状态跟踪任务，描述了每个任务的定义、提供的数据集和评估设置，总结了提交系统的结果，以突显当前技术发展的总体趋势。

    Nov, 2019

  • DSTC9 中的对话跟踪交互式评估

    该论文介绍了针对开放领域对话系统的交互式评估方法，为开发基于知识的响应生成模型，探索将其扩展到与真实用户的交互中提供挑战，从而介绍了从静态语料库到交互式评估的进展，以及如何最好评估开放领域对话模型的见解。

    Jul, 2022

  • 基于文档支持的任务型对话系统：HLTPR@RWTH 在 DSTC9 和 DSTC10 上的研究

    本文总结了我们在第 9 和 10 个对话系统技术挑战赛（DSTC9 和 DSTC10）的文档驱动对话任务中的贡献，包括知识选择，数据增强，响应生成和评估指标等领域。

    Apr, 2023

  • DSTC6 中的端到端对话建模赛道

    本文提出基于人人对话数据的挑战赛以训练端到端对话模型，实现了端到端的对话任务，模拟了客户服务的各种情况。

    Jun, 2017

  • 适应口语对话的基于文本的对话状态追踪器

    本文描述了我们在 DSTC11 中参与的具有极大成功的模型的工程努力，该模型由三个主要模块组成：(1) 自动语音识别误差校正，(2) 基于文本的对话系统用于估计插槽和值，(3) 后处理用于恢复估计的插槽值的错误。我们的实验证明了对于口语对话语料库，使用明确的自动语音识别误差校正模块、后处理和数据增强对于调整基于文本的对话状态跟踪器至关重要。

    Aug, 2023

  • DSTC8 中的基于模式引导的对话状态跟踪任务

    本文介绍了第 8 届对话系统技术挑战赛的 Schema-Guided 对话状态跟踪任务，其目标是开发适用于大型虚拟助手的对话状态跟踪模型，重点是跨域的数据高效联合建模和新 API 的零 - shot 推广。本任务提供了一个包含 16 个领域超过 16000 个对话的数据集，其中包括一个能够零 - shot 推广到新 API 的基线模型。本文介绍了任务定义、数据集和评估方法，并概述了提交系统的方法和结果，以突出现今最先进技术的总体趋势。

    Feb, 2020

  • 大型本体的鲁棒对话状态跟踪

    本研究使用字符串匹配、面向对话的共识消解和其他方法来跟踪对话状态，可正确标识很多在话语中未显式提到但存在的信息，并在 DSTC 4 比赛中表现优异。

    May, 2016

  • DSTC7 的音视频场景感知对话（AVSD）竞赛

    该研究论文介绍了一种基于多个研究领域的技术相互整合的新型场景感知对话系统，同时提出了基于音视频的场景感知对话系统 (AVSD) 挑战与数据集，该挑战要求参赛者构建一个能够对输入视频进行对话响应的系统。

    Jun, 2018

  • DSTC9 中基于任务的对话建模与非结构化知识访问跟踪的超越领域 API

    任务驱动的对话系统使用外部非结构化知识源来扩展任务领域 API 的覆盖范围，三个任务包括知识寻找、选择和响应生成，并用集成方法和大规模预训练语言模型取得了高性能。

    Jan, 2021