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.
Frame-based state representation is widely used in modern task-oriented dialog systems to model user intentions and slot values. However, a fixed design of domain ontology makes it difficult to extend to new services and APIs. Recent work proposed to use natural language descriptions to define the domain ontology instead of tag names for each intent or slot, thus offering a dynamic set of schema. In this paper, we conduct in-depth comparative studies to understand the use of natural language description for schema in dialog state tracking. Our discussion mainly covers three aspects: encoder architectures, impact of supplementary training, and effective schema description styles. We introduce a set of newly designed bench-marking descriptions and reveal the model robustness on both homogeneous and heterogeneous description styles in training and evaluation.
المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
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
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
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
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
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