نظرا لأن تكلفة وضع العلامات للوحدات المختلفة في أنظمة الحوار الموجهة نحو المهام (TOD) باهظ الثمن، فإن التحدي الرئيسي هو تدريب وحدات مختلفة بأقل قدر من البيانات المسمى. أظهرت نماذج اللغة المدربة مسبقا مؤخرا، نتائج واعدة واعدة لعدد قليل من التعلم في TOD. في هذه الورقة، نرتند نهجا للتدريب الذاتي للاستفادة من بيانات الحوار غير المسبق الوفيرة لزيادة تحسين النماذج المدربة للدولة المدربة مسبقا في سيناريوهات تعليمية قليلة لأنظمة TOD. على وجه التحديد، نقترح نهجا للتدريب الذاتي أن تستلم البيانات الأكثر ثقة أكثر ثقة لتدريب نموذج طالب أقوى. علاوة على ذلك، يقترح تقنية تكبير نص جديد (GradaG) تدريب الطالب بشكل أفضل عن طريق استبدال الرموز غير الحاسمة باستخدام نموذج لغة ملثم. نقوم بإجراء تجارب مكثفة وتحليلات موجودة على أربع مهام المصب في TOD، بما في ذلك تصنيف النوايا وتتبع ولاية الحوار وتنبؤ قانون الحوار واختيار الاستجابة. توضح النتائج التجريبية أن نهج التدريب الذاتي المقترح باستمرار يحسن باستمرار النماذج المدربة مسبقا من أحدث (بيرت، TOD-BERT-BERT) عند توفر عدد صغير فقط من البيانات المسمى.
As the labeling cost for different modules in task-oriented dialog (ToD) systems is expensive, a major challenge is to train different modules with the least amount of labeled data. Recently, large-scale pre-trained language models, have shown promising results for few-shot learning in ToD. In this paper, we devise a self-training approach to utilize the abundant unlabeled dialog data to further improve state-of-the-art pre-trained models in few-shot learning scenarios for ToD systems. Specifically, we propose a self-training approach that iteratively labels the most confident unlabeled data to train a stronger Student model. Moreover, a new text augmentation technique (GradAug) is proposed to better train the Student by replacing non-crucial tokens using a masked language model. We conduct extensive experiments and present analyses on four downstream tasks in ToD, including intent classification, dialog state tracking, dialog act prediction, and response selection. Empirical results demonstrate that the proposed self-training approach consistently improves state-of-the-art pre-trained models (BERT, ToD-BERT) when only a small number of labeled data are available.
References used
https://aclanthology.org/
Neural approaches to natural language generation in task-oriented dialogue have typically required large amounts of annotated training data to achieve satisfactory performance, especially when generating from compositional inputs. To address this iss
Further pre-training language models on in-domain data (domain-adaptive pre-training, DAPT) or task-relevant data (task-adaptive pre-training, TAPT) before fine-tuning has been shown to improve downstream tasks' performances. However, in task-oriente
In this work, we focus on a more challenging few-shot intent detection scenario where many intents are fine-grained and semantically similar. We present a simple yet effective few-shot intent detection schema via contrastive pre-training and fine-tun
Despite their recent successes in tackling many NLP tasks, large-scale pre-trained language models do not perform as well in few-shot settings where only a handful of training examples are available. To address this shortcoming, we propose STraTA, wh
The lack of labeled training data for new features is a common problem in rapidly changing real-world dialog systems. As a solution, we propose a multilingual paraphrase generation model that can be used to generate novel utterances for a target feat