論文の概要: Multi-Domain Dialogue State Tracking based on State Graph

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.11137v1
• Date: Wed, 21 Oct 2020 16:55:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 22:57:12.924633
• Title: Multi-Domain Dialogue State Tracking based on State Graph
• Title（参考訳）: 状態グラフに基づく複数ドメイン対話状態追跡
• Authors: Yan Zeng and Jian-Yun Nie
• Abstract要約: オープン語彙を用いた多ドメイン対話状態追跡(DST)の問題点について検討する。 既存のアプローチは通常、双方向トランスフォーマーエンコーダへの入力として、対話履歴を持つ前の対話状態である。 本稿では,従来の対話状態からのドメイン,スロット,値が適切に接続された対話状態グラフを構築することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.828348485513043
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We investigate the problem of multi-domain Dialogue State Tracking (DST) with open vocabulary, which aims to extract the state from the dialogue. Existing approaches usually concatenate previous dialogue state with dialogue history as the input to a bi-directional Transformer encoder. They rely on the self-attention mechanism of Transformer to connect tokens in them. However, attention may be paid to spurious connections, leading to wrong inference. In this paper, we propose to construct a dialogue state graph in which domains, slots and values from the previous dialogue state are connected properly. Through training, the graph node and edge embeddings can encode co-occurrence relations between domain-domain, slot-slot and domain-slot, reflecting the strong transition paths in general dialogue. The state graph, encoded with relational-GCN, is fused into the Transformer encoder. Experimental results show that our approach achieves a new state of the art on the task while remaining efficient. It outperforms existing open-vocabulary DST approaches.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,対話から状態を抽出するオープンボキャブラリを用いた多領域対話状態追跡(dst)の問題について検討する。 既存のアプローチは通常、双方向トランスフォーマーエンコーダへの入力として、対話履歴と前の対話状態を結合する。 トークンを接続するにはtransformerの自己接続メカニズムに依存している。 しかし、急激な接続に注意が払われ、誤った推測がもたらされる。 本稿では,従来の対話状態からのドメイン,スロット,値が適切に接続された対話状態グラフを構築することを提案する。 トレーニングを通じて、グラフノードとエッジ埋め込みは、ドメインドメイン、スロットスロット、ドメインスロット間の共起関係を符号化し、一般的な対話における強い遷移経路を反映する。 リレーショナルGCNでエンコードされた状態グラフは、Transformerエンコーダに融合される。 実験の結果,提案手法は効率を保ちつつ,タスクの新たな状態を達成することがわかった。 既存のオープン語彙DSTアプローチよりも優れています。

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