في أنظمة الحوار الموجهة نحو الأهداف، يقدم المستخدمون المعلومات من خلال قيم الفتحة لتحقيق أهداف محددة. عمليا، يمكن أن تكون بعض مجموعات قيم الفتحة غير صالحة وفقا للمعرفة الخارجية. على سبيل المثال، مزيج من بيتزا الجبن "(عنصر القائمة) وملفات تعريف الارتباط OREO" (تتصدر) من كلام الإدخال يمكن أن أطلب بيتزا جبنة مع ملفات تعريف الارتباط Oreo على القمة؟ "تعويضات مثل هذه المجموعات غير الصالحة وفقا للقائمة من مطعم العمل. تسمح أنظمة الحوار التقليدية بإعدام قواعد التحقق من الصحة كخطوة بعد المعالجة بعد أن تم ملء الفتحات التي يمكن أن تؤدي إلى تراكم الخطأ. في هذه الورقة، نقوم بإضفاء الطابع الرسمي على قيود فتحة مدفوعة بالمعرفة وتقديم مهمة جديدة من اكتشاف انتهاك القيد مصحوبة ببيانات معايير. ثم نقترح طرق لإدماج المعرفة الخارجية في الكشف عن انتهاك الانتهاك في النظام والنموذج كمركز تصنيف نهاية إلى نهج ومقارنته لنهج خط أنابيب القواعد التقليدي. تجرب التجارب على مجاليين من مجموعة بيانات متعددة الأوجه من تحديات الكشف عن انتهاك القيود وتضع المرحلة للعمل في المستقبل والتحسينات.
In goal-oriented dialogue systems, users provide information through slot values to achieve specific goals. Practically, some combinations of slot values can be invalid according to external knowledge. For example, a combination of cheese pizza'' (a menu item) and oreo cookies'' (a topping) from an input utterance Can I order a cheese pizza with oreo cookies on top?'' exemplifies such invalid combinations according to the menu of a restaurant business. Traditional dialogue systems allow execution of validation rules as a post-processing step after slots have been filled which can lead to error accumulation. In this paper, we formalize knowledge-driven slot constraints and present a new task of constraint violation detection accompanied with benchmarking data. Then, we propose methods to integrate the external knowledge into the system and model constraint violation detection as an end-to-end classification task and compare it to the traditional rule-based pipeline approach. Experiments on two domains of the MultiDoGO dataset reveal challenges of constraint violation detection and sets the stage for future work and improvements.
References used
https://aclanthology.org/
Recent task-oriented dialogue systems learn a model from annotated dialogues, and such dialogues are in turn collected and annotated so that they are consistent with certain domain knowledge. However, in real scenarios, domain knowledge is subject to
This paper aims at providing a comprehensive overview of recent developments in dialogue state tracking (DST) for task-oriented conversational systems. We introduce the task, the main datasets that have been exploited as well as their evaluation metr
The knowledge of scripts, common chains of events in stereotypical scenarios, is a valuable asset for task-oriented natural language understanding systems. We propose the Goal-Oriented Script Construction task, where a model produces a sequence of st
Spoken language understanding, usually including intent detection and slot filling, is a core component to build a spoken dialog system. Recent research shows promising results by jointly learning of those two tasks based on the fact that slot fillin
Continual learning in task-oriented dialogue systems allows the system to add new domains and functionalities overtime after deployment, without incurring the high cost of retraining the whole system each time. In this paper, we propose a first-ever