نقدم إطار جيل الحوار الاصطناعي، Velocidapter، الذي يعالج مشكلة توافر Corpus لفهم الحوار. DEVERSITS VELOCIDAPTER DEDASTS من خلال محاكاة المحادثات الاصطناعية مجال حوار موجه نحو المهام، تتطلب كمية صغيرة من أعمال Bootstrapping لكل مجال جديد. نحن نقيم فعا
لية إطار عملنا على DataSet من فهم الحوار الموجهة نحو المهام، MRCWOZ، الذي نحرشه من خلال التخلص من الأسئلة للحصول على فتحات في المطعم وسيارات الأجرة ومجالات الفنادق من مجموعة بيانات MultiWoz 2.2 (Zang et al.، 2020). نحن ندير تجارب ضمن إعداد موارد منخفضة، حيث نقعمنا نموذجا على الفريق، قم بضبطها على بيانات أصلية صغيرة أو على البيانات الاصطناعية الناتجة عن طريق الإطار الخاص بنا. يظهر VeloCidapter تحسينات كبيرة في استخدام Bertbase والمادة المستندة إلى المحولات كطرازات أساسية. نظل كذلك أن الإطار سهل الاستخدام من قبل مستخدمي المبتدئين واختتموا أن Velocidaper يمكن أن يساعد بشكل كبير في التدريب على الحوارات الموجهة نحو المهام، خاصة بالنسبة لمجالات الناشئة المنخفضة الموارد.
