EMNLPSep, 2019

通过分层序列生成实现可扩展和准确的对话状态跟踪

PDF
TL;DR通过使用分层编解码结构直接生成信念状态序列的方法，我们提出了一种不需要预定义本体列表的对话状态跟踪方法，并在多域和单域对话状态跟踪数据集上进行了实验，取得了最先进的性能。
dialogue state trackingpre-defined ontologymulti-domain dialogueshierarchical encoder-decoderstate-of-the-art performance
发现论文，激发创造
  • 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

  • 基于提示的生成方法用于多层次医疗对话状态跟踪

    通过定义多层次状态结构和使用基于提示的生成方法，我们提出了一种医疗对话系统中跟踪对话状态的解决方案，该方法有效地解决了数据稀缺问题，并表现出超过其他方法的性能。

    Mar, 2022

  • 多领域对话状态跟踪中考虑行为的槽 - 值预测

    该研究针对对话系统中特定目标和本体的对话状态跟踪模型的可扩展性问题，提出了一种将对话行为融入到对话模型设计中，利用机器阅读理解预测跨域对话状态的方法，并在实验结果中表现出较高的准确度，为未来的面向任务的对话系统提供了对话状态设计的指导。

    Aug, 2022

  • 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

  • BERT-DST: 基于双向变换器编码器表示的可扩展端到端对话状态跟踪

    本研究提出了 BERT-DST，一种基于 BERT 的端到端的对话状态跟踪器，它可以从对话上下文中直接提取槽值，并采用所有槽的编码参数共享的方法，实现了可扩展的对话状态跟踪。实证评估表明，BERT-DST 在可扩展的数据集 Sim-M 和 Sim-R 上优于之前的方法，在标准数据集 DSTC2 和 WOZ 2.0 上取得了具有竞争力的性能。

    Jul, 2019

  • 基于状态图的跨领域对话状态跟踪

    本文探讨了利用关系图与 relational-GCN 图卷积网络构建聊天机器人多域对话跟踪模型的方法，实验结果表明，该方法实现了新的最佳性能，优于使用现有方法提出的深度学习技术的性能。

    Oct, 2020

  • MA-DST: 基于多注意力的可扩展对话状态跟踪

    本文提出了一种新的架构，利用多粒度的注意力机制来更稳健地编码对话历史和槽的语义，用于实现准确的跨域对话状态跟踪，并在 MultiWoZ 2.1 数据集上将联合目标准确率提高了 5%（绝对值），并在零 - shot 设置下比现有最先进技术提高至多 2%（绝对值）。

    Feb, 2020

  • 通过生成式问答实现对话状态跟踪中的零 - shot 泛化

    研究了一种基于生成型问答和条件语言模型的不需要本体的 Dialog State Tracking 方法，具有较好的领域迁移效果。

    Jan, 2021

  • 多域对话状态跟踪的高效上下文和模式融合网络

    本文提出了一种基于内部和外部注意机制的上下文和架构融合网络来编码对话上下文和架构图，能够在 MultiWOZ 2.0 和 MultiWOZ 2.1 基准测试中获得最新的最佳性能的开放词汇 DST。

    Apr, 2020

  • 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