Feb, 2020

非自回归对话状态跟踪

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TL;DR本文提出了一种基于非自回归框架的对话状态跟踪方法(NADST)，能够考虑域和槽之间的潜在依赖关系，优化对话状态预测的完整集合。该方法的非自回归性质不仅可以并行进行解码，大大降低了实时对话响应生成的延迟，而且可以在令牌级别检测槽之间的依赖关系。在MultiWOZ 2.1语料库上，我们的模型在所有领域上的联合精度达到了最先进水平，并且我们的模型的延迟比以前的最新技术低一个数量级，尤其当对话历史随时间推移时。
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

  • 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

  • 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

  • 从机器阅读理解到对话状态跟踪: 架起桥梁

    利用机器阅读理解（RC）方法在对话状态跟踪中，针对模型架构和数据集两个方面进行改进并应用到多种领域，实现了很好的跨领域通用性，并在少数据情形下（few-shot scenarios）表现出了更好的性能，即便在零状态跟踪数据下（zero-shot scenarios），也在MultiWOZ 2.1数据集中表现出很高的性能。

    Apr, 2020

  • 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

  • 预测对话状态和对话内容的多级融合对话状态跟踪

    本论文提出了一种多层次融合对话状态跟踪（DST）网络，通过建模每个对话轮次的交互，实现从以往对话历史和当前对话上下文中抽取对话状态信息，进行预测和融合，加强对当前对话状态的跟踪和理解，实验结果表明该模型在MultiWOZ 2.0和MultiWOZ 2.1数据集上取得了当前领先的55.03%和59.07%联合灵敏度值。

    Jul, 2021

  • XQA-DST：多域和多语言对话状态跟踪

    本文提出了一种领域无关的抽取式问答方法用于对话状态跟踪，通过训练一个分类器来预测多个领域的出现情况，将复杂的领域信息进行分离并在活动领域提取跨域问题答案，在多个数据集上达成了优秀的零-shot转移模型表现。

    Apr, 2022

  • 超越粒度：基于多角度对话协同选择的对话状态跟踪

    本研究提出了DiCoS-DST方法，该方法根据三个角度（与槽名称的显式连接、与当前对话的相关性、隐含提及导向推理）动态选择与各个槽相关的对话内容来更新状态，该方法在多个基准测试数据集上实现了卓越的性能表现。

    May, 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

  • 零-shot对话状态跟踪的ChatGPT：解决方案还是机会？

    我们使用 ChatGPT ，一个通用语言模型，展示了它在零-shot DST 上达到的最先进的表现，并证明了通用模型在专业系统替代方面的能力受到其属性的限制，但我们认为通用模型的语境学习能力很可能成为支持专门的动态对话状态跟踪器开发的有力工具。

    Jun, 2023