إن معرفة البرامج النصية سلاسل الأحداث المشتركة في السيناريوهات النمطية، هي أصول قيمة لأنظمة فهم اللغة الطبيعية الموجهة نحو المهام.نقترح مهمة بناء البرنامج النصي الموجهة نحو الأهداف، حيث ينتج نموذج سلسلة من الخطوات لإنجاز هدف معين.نحن نعارض مهمتنا في أول مجموعة بيانات تعليمية متعددة اللغات متعددة اللغات تدعم 18 لغة تم جمعها من Wikihow، وهو موقع على شبكة الإنترنت يحتوي على نصف مليون حول المقالات.بالنسبة إلى الأساس، نفكر في نهج قائم على الجيل باستخدام نموذج لغة ونهج يستند إلى استرجاعه من خلال استرداد الخطوات ذات الصلة لأول مرة من بركة مرشحة كبيرة ثم طلبها.نظرا لأن مهمتنا عملية، غير ممكنة ولكن صعبة النماذج المحولات الحديثة، وأن طرقنا يمكن نشرها بسهولة لمختلف مجموعات البيانات والمجالات الأخرى مع أداء طلقة صفرية لائقة.
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 steps to accomplish a given goal. We pilot our task on the first multilingual script learning dataset supporting 18 languages collected from wikiHow, a website containing half a million how-to articles. For baselines, we consider both a generation-based approach using a language model and a retrieval-based approach by first retrieving the relevant steps from a large candidate pool and then ordering them. We show that our task is practical, feasible but challenging for state-of-the-art Transformer models, and that our methods can be readily deployed for various other datasets and domains with decent zero-shot performance.
References used
https://aclanthology.org/
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
The ability for variation in language use is necessary for speakers to achieve their conversational goals, for instance when referring to objects in visual environments. We argue that diversity should not be modelled as an independent objective in di
For each goal-oriented dialog task of interest, large amounts of data need to be collected for end-to-end learning of a neural dialog system. Collecting that data is a costly and time-consuming process. Instead, we show that we can use only a small a
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
We propose a novel problem within end-to-end learning of task oriented dialogs (TOD), in which the dialog system mimics a troubleshooting agent who helps a user by diagnosing their problem (e.g., car not starting). Such dialogs are grounded in domain