تتبع حالة الحوار مع التفكير الإضافي

تتبع مجردة تتبع حوار الحوار لتحسين تفسير أهداف المستخدم وتغذية التعلم السياسي المصب هو عنق الزجاجة في إدارة الحوار.كانت الممارسة الشائعة تعاملها كمشكلة تصنيف محتوى الحوار في مجموعة من أزواج القيمة ذات القيمة المحددة مسبقا، أو توليد قيم لفات مختلفة بالنظر إلى سجل الحوار.كلاهما لديه قيود على النظر في التبعيات التي تحدث على الحوارات، وتفتقر إلى قدرات التفكير.تقترح هذه الورقة تتبع حوار الحوار تدريجيا مع المنطق حول الحوار يتحول بمساعدة البيانات الخلفية.توضح النتائج التجريبية أن أسلوبنا تتفوق على الأساليب الحديثة من حيث الدقة المعتقدات المشتركة ل MultiWoz 2.1، ومجموعة بيانات حوار بشرية على نطاق واسع عبر مجالات متعددة.

Abstract Tracking dialogue states to better interpret user goals and feed downstream policy learning is a bottleneck in dialogue management. Common practice has been to treat it as a problem of classifying dialogue content into a set of pre-defined slot-value pairs, or generating values for different slots given the dialogue history. Both have limitations on considering dependencies that occur on dialogues, and are lacking of reasoning capabilities. This paper proposes to track dialogue states gradually with reasoning over dialogue turns with the help of the back-end data. Empirical results demonstrate that our method outperforms the state-of-the-art methods in terms of joint belief accuracy for MultiWOZ 2.1, a large-scale human--human dialogue dataset across multiple domains.