通过语义解析将原始对话文本转换为 JSON，使用大型语言模型和更多模块来实现更新策略，提出一种新的上下文学习方法 ParsingDST，通过引入复杂的更新策略改进了零样本对话状态跟踪 (DST)，在 MultiWOZ 数据集上优于现有的方法，对比现有的上下文学习方法在联合目标准确性和槽准确性方面有显著的改进。

Oct, 2023

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

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

本论文提出了一种适用于面向任务的对话系统的语义表示形式，该表示形式可以表示诸如共参照和上下文传递等概念，实现了对话过程中的全面理解。此外，更提出了一种新的 Seq2Seq 模型用于基于会话的解析，并在 ATIS、SNIPS、TOP 和 DSTC2 等数据集上获得了更好或相当的性能。

Sep, 2020

使用树形排序的生成模型，优化模型的语法多样性和语义忠实度，使其适用更广泛的任务。将合成的数据添加到基线模型的训练集中，可以显著提高其平均联合目标准确性和模式灵敏度。

Mar, 2023

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。

Sep, 2019

对于基于大语言模型的聊天系统，我们提出了一种结合对话分割和状态跟踪的方法，在开放领域对话系统中处理来自演化的大语言模型聊天系统的复杂性并提高跟踪性能。我们的方法通过引入一种新的基于先前分析的回忆的接地机制来改善对长对话上下文的跟踪，并在一系列数据集和设置中得到了出色的表现，证明了其在下一代大语言模型聊天系统中的有效性和鲁棒性。

Sep, 2023

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

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

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