ACLMar, 2022

一个话语中不能建立一个格子：带子格的口语对话

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TL;DR本文定义了新的 Sub-Slot 口语任务（SSTOD），并构建了一个用于该任务研究的中文对话数据集。数据集包括来自四个不同领域的 40K 对话和 500K 次话语，并用子时隙值、时隙值、对话状态和动作进行了良好的注释。我们在 SSTOD 上测试了三个最先进的对话模型，并发现它们无法很好地处理四个领域中的任何一个任务。我们还研究了一种通过插件方式涉及时隙知识的改进模型。SSTOD 中产生的新挑战需要更多的工作，因为它广泛存在于现实生活应用中。
发现论文，激发创造
  • 基于描述的任务导向对话建模

    本文介绍了一种基于自然语言描述的任务导向对话系统，并提出了一种简单而有效的基于描述的对话状态跟踪模型（D3ST），证明其在多个基准测试中具有更高的性能和数据效率。

    Jan, 2022

  • 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

  • 用于任务型对话系统中发现未知槽类型的新型槽位检测基准

    该论文提出了一种新的任务 ——NSD，即 Novel Slot Detection，旨在通过在域训练数据发现未知或超出域的槽类型来增强对话系统的能力，并且构建了两个公共 NSD 数据集，提出了几个强有力的 NSD 基线，并建立了未来工作的基准。最后，作者对关键挑战进行了详尽的实验和定性分析，并提供了未来方向的新指导。

    May, 2021

  • 级联对话状态跟踪模型在口语对话中是否会不适当地发言？

    在复杂环境下，基于多轮对话语境的对话系统中，分析当前最先进系统的错误行为对于解决非分类槽值错误问题、改善语音到文本转录并帮助对话状态跟踪生成模型是至关重要的。

    Nov, 2023

  • 无需迁移的数据高效多语言槽位标注

    利用 TWOSL 方法，可以跨语言自动抽取并归类任务相关信息，即使缺乏标注数据，也能完成快速且数据高效的多语种对话标记。

    May, 2023

  • 当前任务导向的对话模型能否自动化野外实际情境？

    该论文讨论了针对任务的对话系统，提出了基于填槽的 TOD 系统（SF-TOD）框架的局限性，探讨了可扩展的 WebTOD 框架，后者是在 Web / 移动界面上构建对话系统的替代方向，由大规模语言模型驱动对网页 / 移动界面的理解。

    Dec, 2022

  • 基于 Slot 的自注意力对话状态跟踪

    本文介绍了一种基于自注意力机制的会话状态追踪器，可以自动学习语境中的预定义槽之间的相关性，实验结果表明，在两个多领域任务导向对话数据集（包括 MultiWOZ 2.0 和 MultiWOZ 2.1）上取得了最先进的性能

    Jan, 2021

  • 插拔式任务导向对话系统的多任务预训练

    该研究提出了通过 PPTOD 模型和新的对话多任务预训练策略来解决任务导向对话系统中存在的级联生成问题，取得了针对几个基准 TOD 任务的最新成果。

    Sep, 2021

  • 低资源语言中的零样本槽位与意图检测

    研究了低资源语言中的意图检测和槽填充任务，测试了最近的大型语言模型编码器 - 解码器模型 mT0 的概括能力，并展示出该模型在意图检测任务上的表现优于基准模型（高达 + 30 F1 分）

    Apr, 2023

  • 针对任务导向对话的简单语言模型

    SimpleTOD 采用单个因果语言模型解决任务导向的对话，具有先进的性能，并且可以完全利用预训练、开放领域的因果语言模型进行转移学习。它提高了对话状态跟踪的联合目标准确性，改善了在端到端设置中评估行动决策和响应生成的主要指标。

    May, 2020