論文の概要: CrossWOZ: A Large-Scale Chinese Cross-Domain Task-Oriented Dialogue Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.11893v2
• Date: Fri, 28 Feb 2020 06:04:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 08:42:14.784901
• Title: CrossWOZ: A Large-Scale Chinese Cross-Domain Task-Oriented Dialogue Dataset
• Title（参考訳）: CrossWOZ: 大規模中国のクロスドメインタスク指向対話データセット
• Authors: Qi Zhu, Kaili Huang, Zheng Zhang, Xiaoyan Zhu, Minlie Huang
• Abstract要約: CrossWOZは、中国のCross-Domain Wizard-of-Ozタスク指向データセットとしては初めての大規模である。 6K対話セッションと、ホテル、レストラン、アトラクション、メトロ、タクシーを含む5つのドメインの102K発話が含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.910961297314415
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To advance multi-domain (cross-domain) dialogue modeling as well as alleviate the shortage of Chinese task-oriented datasets, we propose CrossWOZ, the first large-scale Chinese Cross-Domain Wizard-of-Oz task-oriented dataset. It contains 6K dialogue sessions and 102K utterances for 5 domains, including hotel, restaurant, attraction, metro, and taxi. Moreover, the corpus contains rich annotation of dialogue states and dialogue acts at both user and system sides. About 60% of the dialogues have cross-domain user goals that favor inter-domain dependency and encourage natural transition across domains in conversation. We also provide a user simulator and several benchmark models for pipelined task-oriented dialogue systems, which will facilitate researchers to compare and evaluate their models on this corpus. The large size and rich annotation of CrossWOZ make it suitable to investigate a variety of tasks in cross-domain dialogue modeling, such as dialogue state tracking, policy learning, user simulation, etc.
• Abstract（参考訳）: マルチドメイン(クロスドメイン)対話モデリングを推進し、中国のタスク指向データセットの不足を軽減するため、中国初の大規模なクロスドメインウィザード・オブ・オズタスク指向データセットであるCrossWOZを提案する。 6K対話セッションと、ホテル、レストラン、アトラクション、メトロ、タクシーを含む5つのドメインの102K発話が含まれている。 さらに、コーパスにはユーザー側とシステム側の両方で対話状態と対話動作の豊富なアノテーションが含まれている。 会話の約60%はドメイン間の依存性を優先し、会話中のドメイン間の自然な遷移を促進するクロスドメインユーザー目標を持っています。 また,パイプライン化されたタスク指向対話システムのためのユーザシミュレータとベンチマークモデルを提供し,このコーパス上でのモデルの比較と評価を容易にする。 CrossWOZの大きなサイズと豊富なアノテーションは、対話状態追跡、ポリシー学習、ユーザシミュレーションなど、クロスドメイン対話モデリングにおける様々なタスクを調査するのに適しています。

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