論文の概要: Domain-Aware Dialogue State Tracker for Multi-Domain Dialogue Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.07526v1
- Date: Tue, 21 Jan 2020 13:41:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-07 23:25:55.788226
- Title: Domain-Aware Dialogue State Tracker for Multi-Domain Dialogue Systems
- Title（参考訳）: 多ドメイン対話システムのためのドメイン対応対話状態トラッカー
- Authors: Vevake Balaraman and Bernardo Magnini
- Abstract要約: タスク指向対話システムでは、対話状態トラッカー(DST)コンポーネントが対話履歴に基づいて対話の状態を予測する。
我々は、完全にデータ駆動であり、動的サービススキーマを予測するためにモデル化されたドメイン対応対話状態トラッカーを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3859169601259347
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In task-oriented dialogue systems the dialogue state tracker (DST) component
is responsible for predicting the state of the dialogue based on the dialogue
history. Current DST approaches rely on a predefined domain ontology, a fact
that limits their effective usage for large scale conversational agents, where
the DST constantly needs to be interfaced with ever-increasing services and
APIs. Focused towards overcoming this drawback, we propose a domain-aware
dialogue state tracker, that is completely data-driven and it is modeled to
predict for dynamic service schemas. The proposed model utilizes domain and
slot information to extract both domain and slot specific representations for a
given dialogue, and then uses such representations to predict the values of the
corresponding slot. Integrating this mechanism with a pretrained language model
(i.e. BERT), our approach can effectively learn semantic relations.
- Abstract（参考訳）: タスク指向対話システムでは、対話状態トラッカ(dst)コンポーネントが対話履歴に基づいて対話の状態を予測する責任を負う。
現在のDSTアプローチは、定義済みのドメインオントロジーに依存しており、大規模な会話エージェントの効果的な使用を制限している。
本稿では,この欠点を克服するために,データ駆動型で動的サービススキーマの予測をモデル化した,ドメイン対応対話状態トラッカを提案する。
提案モデルでは、ドメイン情報とスロット情報を用いて、与えられた対話のためのドメイン固有表現とスロット固有表現を抽出し、そのような表現を用いて対応するスロットの値を予測する。
このメカニズムを事前訓練された言語モデル(BERT)と統合することで,本手法は意味関係を効果的に学習することができる。
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