本文提出了一种新的对话状态追踪方法，利用复制机制填充值，并结合跨域共指消解方法来简化任务，同时在各种受欢迎的评估集上实现了超过 55% 的联合目标准确率。

May, 2020

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

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

该研究提出了使用上下文分层关注网络（CHAN）以及自适应目标策略来加强对话状态追踪（DST）模型，解决了文本中存在的关于历史对话、不平衡的 slot 分配、模型上下文表示等问题，实现了具有很大提升的端到端追踪的性能。

Jun, 2020

通过增加使用合成数据生成技术来提高零 - shot 对话状态追踪（DST）准确性的多样性的训练数据，本研究证明了可实现的巨大收益。该研究通过使用一种新颖的全自动数据生成方法来创建合成的零 - shot DST 训练资源，克服了当前 DST 训练资源在应用领域和槽类型方面的严重限制，该方法生成全新的应用领域以及具备银标注和槽描述的对话。该方法用于创建 D0T 数据集以训练零 - shot DST 模型，该数据集涵盖了 1000 多个领域。在 MultiWOZ 基准测试中进行的实验表明，使用多样化合成数据训练模型可以改善 + 6.7% 的联合目标准确率，达到与更大模型相竞争的结果。

May, 2024

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

提出了一种新的自学框架，通过伪标签和目的保持扩充来迭代地改进模型，用于少样本生成式对话状态跟踪，增强了 MultiWOZ 2.1 的性能，并提高了无见过值的槽召回率。

Nov, 2022

该研究提出了一种基于固定大小记忆和有选择的覆盖机制的对话状态跟踪模型，其将 DST 分解为两个子任务，并引导解码器集中于其中一个任务，以提高 DST 性能。

Nov, 2019

本文介绍了一个基于 attention mechanism 的迁移学习方法，适用于在训练过程中缺乏丰富人工标注数据的情况下训练 extractive DST 模型，通过两种新颖的输入级 dropout 方法来减轻样本稀疏性的负面影响。我们的实验表明，提出的模型训练策略和架构方法在应对新概念、样本稀疏性等挑战时表现出优越性。

Feb, 2022

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