Nov, 2023

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？

PDF
TL;DR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。
task-oriented dialoguetod systemsdialogue state trackingerrorstranscriptions
发现论文，激发创造
  • 一个砖头足够打破口语对话状态跟踪的墙吗？

    通过比较三种方法，即级联方法、局部端到端方法和完全神经方法，本研究对完全神经对话状态跟踪进行了探索，并发现级联方法仍然是最准确的方法。然而，局部端到端方法和完全神经方法在对话演化中传播上下文时存在问题，显示出完全神经方法中的上下文传播是一个具有挑战性的问题。

    Nov, 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

  • 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

  • TODSum: 带状态跟踪的任务导向对话摘要

    本文介绍了一个大型的任务导向对话摘要数据集 (TODSum)，并提出了一种基于对话状态的结构化对话摘要模型来提高生成摘要的忠实度，证明了对话结构引导的有效性，并讨论了 TODSum 的当前问题和未来的发展方向。

    Oct, 2021

  • TOD-Flow：任务导向对话结构建模

    我们提出了一种从对话数据中推断出 TOD-Flow 图的新方法，该图可以与对话模型集成，以改善其预测性能、透明度和可控性，并且在 MultiWOZ 和 SGD 基准测试中显著提高了对话行为分类和端到端响应生成性能。

    Dec, 2023

  • TOD-DA: 从口语会话中提高任务导向对话建模的鲁棒性

    本文提出了一种新的任务定向对话数据增强方法 TOD-DA，它包括对话丰富和口语会话模拟器，可以增加大规模高质量带注释口语会话，以提高口语任务定向对话建模的鲁棒性。在 DSTC10 Track2 的两项任务中，我们的方法均排名第一，证明了 TOD-DA 的优越性和有效性。

    Dec, 2021

  • 适应口语对话的基于文本的对话状态追踪器

    本文描述了我们在 DSTC11 中参与的具有极大成功的模型的工程努力，该模型由三个主要模块组成：(1) 自动语音识别误差校正，(2) 基于文本的对话系统用于估计插槽和值，(3) 后处理用于恢复估计的插槽值的错误。我们的实验证明了对于口语对话语料库，使用明确的自动语音识别误差校正模块、后处理和数据增强对于调整基于文本的对话状态跟踪器至关重要。

    Aug, 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

  • 使用状态转换图和大型语言模型模拟任务导向型对话

    该研究探讨了 SynTOD，一种用于开发端到端任务导向对话系统的新型合成数据生成方法，该方法能够处理意图分类、槽填充、对话问答和检索增益响应生成等复杂任务，而无需依赖众包或现实世界的数据。实验结果显示，使用受图引导的响应模拟能够显著提高意图分类、槽填充和响应相关性，相较于单一提示的模拟对话。该研究还调查了不同基础和指导调整的大型语言模型在端到端任务导向对话系统上的有效性，并探索了它们在评估回应和与人类判断之间的相关性。这些发现为领域特定的任务导向对话系统的快速开发和评估铺平了道路。研究团队还发布了用于研究目的的数据集、模型和代码。

    Apr, 2024