ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

دراسة مقارنة حول تتبع حكمة الحوار الموجهة للمخطط

A Comparative Study on Schema-Guided Dialogue State Tracking

165   0   0   0.0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2021
  مجال البحث الذكاء الاصناعي
والبحث باللغة English
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

يستخدم تمثيل الحالة المستندة إلى الإطار على نطاق واسع في أنظمة الحوار الحديثة الموجهة نحو المهام لنمو نوايا المستخدم وقيم الفتحة.ومع ذلك، فإن التصميم الثابت لعلم أطباق المجال يجعل من الصعب تمديد الخدمات الجديدة واجهات برمجة التطبيقات.العمل الأخير المقترح استخدام أوصاف اللغة الطبيعية لتحديد طبولوجيا المجال بدلا من أسماء العلامات لكل نية أو فتحة، مما يوفر مجموعة ديناميكية من المخطط.في هذه الورقة، نقوم بإجراء دراسات مقارنة متعمقة لفهم استخدام وصف اللغة الطبيعية للمخطط في تتبع ولاية الحوار.تغطي مناقشتنا أساسا ثلاثة جوانب: بنية التشفير، وتأثير التدريب التكميلي، وأساليب وصف المخطط الفعال.نقدم مجموعة من أوصاف بمناسبة مقاعد البدلاء المصممة حديثا والكشف عن متانة النموذج على كل من أنماط الوصف المتجانس وغير المتجانسة في التدريب والتقييم.

المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
قيم البحث

اقرأ أيضاً

تهدف هذه الورقة إلى تقديم نظرة عامة شاملة للتطورات الأخيرة في تتبع حكمة الحوار (DST) لأنظمة المحادثات الموجهة نحو المهام.نقدم المهمة، وخاصة البيانات الرئيسية التي تم استغلالها وكذلك مقاييس تقييمها، ونحن نحلل العديد من النهج المقترحة.نحن نميز بين نماذ ج DST غير الثابتة، والتي تتنبأ بمجموعة ثابتة من دول الحوار، ونماذج الأطباق الديناميكية، والتي يمكن أن تتنبؤ حوار الحوار حتى عندما تتغير عملية الأونولوجيا.ونناقش أيضا قدرة النموذج على تتبع النطاقات الفردية أو المتعددة والقياس إلى مجالات جديدة، سواء من حيث نقل المعرفة والتعلم الصفر.نحن نغطي فترة من عام 2013 إلى 2020، مما يدل على زيادة كبيرة في أساليب مجال متعددة، ومعظمها باستخدام نماذج اللغة المدربة مسبقا.
غالبا ما تستخدم أنظمة المحادثة الموجهة نحو المهام تتبع حالة الحوار لتمثيل نوايا المستخدم، والتي تنطوي على ملء قيم فتحات محددة مسبقا.تم اقتراح العديد من النهج، وغالبا ما تستخدم الهندسة المعنية بمهام المهام مع مصنفات ذات الأغراض الخاصة.في الآونة الأخير ة، تم الحصول على نتائج جيدة باستخدام هياكل عامة أكثر بناء على نماذج اللغة المحددة مسبقا.هنا، نقدم اختلافا جديدا لنهج نمذجة اللغة التي تستخدم مطالبة مخطط مدفوعة بتوفير ترميز التاريخ على علم المهام المستخدمة لكل من الفتحات الفئوية وغير القشرية.ونحن كذلك تحسين الأداء من خلال زيادة المطالبة بأوصاف المخطط، وهو مصدر حدوث طبيعي للمعرفة داخل المجال.لدينا نظام التوليد البحت يحقق الأداء الحديثة في MultiWoz 2.2 وتحقق أداء تنافسي على اثنين من المعايير الأخرى: MultiWoz 2.1 و M2M.ستكون البيانات والرمز متاحة في https://github.com/chiahsuan156/dst-as-prompting.
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 با لنظر 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.
تم تطبيق نماذج التسلسل إلى التسلسل على مجموعة واسعة من مهام NLP، ولكن كيفية استخدامها بشكل صحيح لتتبع حالة الحوار بشكل منهجي. في هذه الورقة، ندرس هذه المشكلة من وجهات نظر أهداف ما قبل التدريب وكذلك تنسيقات تمثيلات السياق. نوضح أن اختيار الهدف ما قبل التدريب يجعل فرقا كبيرا لجودة تتبع الدولة. على وجه الخصوص، نجد أن التنبؤ الأمان المقنع هو أكثر فعالية من نمذجة اللغة التراجع التلقائي. نستكشف أيضا استخدام Pegasus، وهو هدف ما قبل التدريب المستندة إلى التنبؤ بتلخيص النص، لنموذج تتبع الدولة. وجدنا أن التدريب المسبق لمهمة التلخيص البعيدة على ما يبدو يعمل بشكل جيد بشكل جيد لتتبع حالة الحوار. بالإضافة إلى ذلك، وجدنا أنه في حين أن تمثيل سياق الدولة المتكرر يعمل أيضا بشكل جيد بشكل معقول، فقد يكون للنموذج صعوبة في التعافي من الأخطاء السابقة. أجرينا تجارب في مجموعات بيانات MultiWoz 2.1-2.4 و Woz 2.0 و DSTC2 مع ملاحظات متسقة.
نماذج تتبع حكومية الحوار تلعب دورا مهما في نظام حوار موجه نحو المهام.ومع ذلك، فإن معظمهم يصطادون أنواع الفتحات بشكل مشروط بإدخال المدخلات بشكل مشروط.نكتشف أنه قد يتسبب في الخلط النموذج من خلال أنواع الفتحات التي تشترك في نفس نوع البيانات.لتخفيف هذه ا لمشكلة، نقترح Trippy-MRF و Trippy-LSTM النماذج التي تطرح الفتحات بشكل مشترك.تظهر نتائجنا أنهم قادرون على تخفيف الارتباك المذكور أعلاه، ويدفعون الحديث في DataSet MultiWoz 2.1 من 58.7 إلى 61.3.

الأسئلة المقترحة

التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا