基于知识的对话状态跟踪
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
在低资源环境下，通过设计一种解耦响应解码器使模型可以仅从大量未接地对话和非结构化文档中学习，而只使用有限的训练示例就能很好地拟合剩余的小参数。在两个基准测试上的评估结果表明，我们的模型仅使用 1/8 的训练数据就可以实现最先进的性能，而且对领域外知识有很好的概括能力。
Feb, 2020
我们提出了一种基于图的框架，通过将对话模式编码为图神经网络来嵌入预训练语言模型，从而在特定领域上对模型进行了更好地自适应，实验证明该方法在多领域对话状态跟踪方面优于其他方法。
Nov, 2023
本论文提出一种新的面向任务的对话系统 DialoKG, 通过将关系型知识看作知识图，并引入结构感知知识嵌入技术和知识图加权注意力掩膜策略来有效地将知识嵌入语言模型，实现人类化和信息化的对话。通过在多个标准基准数据集上的实证评估，展示了 DialoKG 对最先进方法的有效性。
Apr, 2022
论文提出了一种名为 `SKT` 的序列潜变量模型，该模型可提高多轮对话的知识选择准确性，并相应地改进了话语生成的绩效；实验结果表明，该模型在大规模对话评估中取得了最先进的表现。
Feb, 2020
本文提出了一种将知识库（KB）嵌入到模型参数中的方法，从而实现无需在交互中使用 DST 或模板响应以及 KB 作为输入的端到端对话系统；实验证明，基于该方法的端到端模型在各种 KB 大小下能够实现优异的性能。
Sep, 2020
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
提出了一种新颖的基于预训练语言模型的任务驱动对话状态追踪方法，利用基于模式的提示和模式描述提高了性能，适用于多个基准测试（MultiWOZ 2.2、MultiWOZ 2.1 和 M2M），实现了最先进的性能。
Sep, 2021
本研究介绍了一种新颖的方法，该方法利用对话中的语义相似性和本体术语来跨领域地进行语音信仰跟踪，从而实现对多领域语音的处理，并在性能上优于现有的单领域跟踪任务的最先进模型。
Jul, 2018