يتيح لنا إلينا التعلم عن تحويل طلقة الصفر لتتبع الدولة للحوار (DST) التعامل مع مجموعة متنوعة من مجالات الحوار الموجهة نحو المهام دون حساب جمع البيانات داخل المجال. في هذا العمل، نقترح نقل المعرفة عبر المهام من السؤال العام إجابة Corporing (QA) من أجل مهمة DST الصفرية. على وجه التحديد، نقترح TransforeQA، نموذج QA المولد القابل للتحويل يجمع بسلاسة بين QA الاستخراجية وجهاز QA متعدد الخيارات عبر إطار محول نص إلى نص، وتتبع كل من الفتحات الفئوية والفخات غير القشرية في DST. بالإضافة إلى ذلك، نقدم طريقتين فعاليتين لبناء أسئلة غير مرغوب فيها، أي أخذ عينات السؤال السلبية واقتطار السياق، مما تمكن نموذجنا للتعامل مع فتحات أي قيمة في إعداد DST الصفر. تشير التجارب الواسعة إلى أن نهجنا تحسن بشكل كبير من تسديدة صفرية القائمة وعدد قليل من النتائج على MultiWoz. علاوة على ذلك، مقارنة مع الأساس المدربين تدريبا كاملا في مجموعة بيانات الحوار الموجهة للمخطط، فإن نهجنا يظهر قدرة أفضل تعميم في المجالات غير المرئية.