論文の概要: Overview of the Ninth Dialog System Technology Challenge: DSTC9
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.06486v1
- Date: Thu, 12 Nov 2020 16:43:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-26 07:08:31.570955
- Title: Overview of the Ninth Dialog System Technology Challenge: DSTC9
- Title(参考訳): 第9回ダイアログシステム技術チャレンジ:dstc9の概要
- Authors: Chulaka Gunasekara, Seokhwan Kim, Luis Fernando D'Haro, Abhinav
Rastogi, Yun-Nung Chen, Mihail Eric, Behnam Hedayatnia, Karthik
Gopalakrishnan, Yang Liu, Chao-Wei Huang, Dilek Hakkani-T\"ur, Jinchao Li, Qi
Zhu, Lingxiao Luo, Lars Liden, Kaili Huang, Shahin Shayandeh, Runze Liang,
Baolin Peng, Zheng Zhang, Swadheen Shukla, Minlie Huang, Jianfeng Gao, Shikib
Mehri, Yulan Feng, Carla Gordon, Seyed Hossein Alavi, David Traum, Maxine
Eskenazi, Ahmad Beirami, Eunjoon (EJ) Cho, Paul A. Crook, Ankita De, Alborz
Geramifard, Satwik Kottur, Seungwhan Moon, Shivani Poddar, Rajen Subba
- Abstract要約: 第9回対話システム技術チャレンジ(DSTC-9)は、対話システムにおける4つの異なるタスクにエンドツーエンドの対話技術を適用することに焦点を当てている。
本稿では,各トラックのタスク定義,データセット,ベースライン,評価設定について述べる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 111.35889309106359
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This paper introduces the Ninth Dialog System Technology Challenge (DSTC-9).
This edition of the DSTC focuses on applying end-to-end dialog technologies for
four distinct tasks in dialog systems, namely, 1. Task-oriented dialog Modeling
with unstructured knowledge access, 2. Multi-domain task-oriented dialog, 3.
Interactive evaluation of dialog, and 4. Situated interactive multi-modal
dialog. This paper describes the task definition, provided datasets, baselines
and evaluation set-up for each track. We also summarize the results of the
submitted systems to highlight the overall trends of the state-of-the-art
technologies for the tasks.
- Abstract(参考訳): 本稿では,第9回対話システム技術チャレンジ(DSTC-9)を紹介する。
DSTCのこのエディションは、ダイアログシステムにおける4つの異なるタスク、すなわち、エンドツーエンドのダイアログ技術の適用に焦点を当てている。
1 非構造化知識アクセスを伴うタスク指向ダイアログモデリング
2.マルチドメインタスク指向ダイアログ
3.対話の対話的評価,および
4.対話型マルチモーダルダイアログ
本稿では,各トラックのタスク定義,データセット,ベースライン,評価設定について述べる。
また,タスクの最先端技術の動向を明らかにするために,提案システムの結果を要約した。
関連論文リスト
- Interactive Evaluation of Dialog Track at DSTC9 [8.2208199207543]
第9回ダイアログ・システム・テクノロジー・チャレンジで対話的ダイアログ・トラックの評価が導入された。
本稿では,方法論と結果を含むトラックの概要について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-28T22:54:04Z) - UniDS: A Unified Dialogue System for Chit-Chat and Task-oriented
Dialogues [59.499965460525694]
上記の2つのスキルを備えた統合対話システム(UniDS)を提案する。
我々は、チャットとタスク指向の対話の両方に対応可能な統合対話データスキーマを設計する。
我々は、事前訓練されたチャット対話モデルから混合対話データでUniDSを訓練する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-15T11:56:47Z) - The SPPD System for Schema Guided Dialogue State Tracking Challenge [2.181419218084711]
本稿では,Dialog System Technology Challenges 8(DSTC8)について紹介する。
DSTC8のトラック4と名付けられたこのチャレンジは、スケーラブルなマルチドメイン対話状態追跡アルゴリズムを開発するための、まったく新しい、そして挑戦的なデータセットを提供する。
本稿では,ゼロショット対話状態追跡システムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-16T09:57:40Z) - A Survey on Dialog Management: Recent Advances and Challenges [72.52920723074638]
ダイアログ管理(DM)はタスク指向ダイアログシステムにおいて重要なコンポーネントである。
1)新しいシナリオにおけるダイアログシステムモデリングを容易にするためのモデルスケーラビリティの改善,(2)ダイアログポリシー学習におけるデータ不足問題への対処,(3)タスク補完性能を向上させるためのトレーニング効率の向上。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-05T14:31:24Z) - UniConv: A Unified Conversational Neural Architecture for Multi-domain
Task-oriented Dialogues [101.96097419995556]
ユニコンブ」はタスク指向対話におけるエンドツーエンド対話システムのための新しい統合型ニューラルネットワークである。
我々は、MultiWOZ2.1ベンチマークにおいて、対話状態追跡、コンテキスト・ツー・テキスト、エンドツーエンド設定の包括的な実験を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-29T16:28:22Z) - Pre-Trained and Attention-Based Neural Networks for Building Noetic
Task-Oriented Dialogue Systems [47.230754691257836]
本稿では,NOESIS II チャレンジの下で,全てのサブタスクで評価されるシステムについて述べる。
マルチターン対話システムにおいて,事前学習した言語モデルに適応する適応法が提案されている。
DSTC8のトラック2の評価結果では,提案モデルがサブタスク1で第4位,サブタスク2で第3位,サブタスク3で第1位,サブタスク4で第4位であった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-04T14:14:43Z) - Recent Advances and Challenges in Task-oriented Dialog System [63.82055978899631]
課題指向対話システムは、学術・産業社会でますます注目を集めている。
タスク指向ダイアログシステムにおける3つの重要なトピックについて論じる。(1)低リソース環境でのダイアログモデリングを容易にするデータ効率の改善、(2)ダイアログポリシー学習のためのマルチターンダイナミクスのモデリング、(3)ダイアログモデルへのドメイン知識の統合。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-17T01:34:56Z) - Hierarchical Context Enhanced Multi-Domain Dialogue System for
Multi-domain Task Completion [17.66372217976539]
本稿では,提案した階層型文脈拡張対話システム(HCEDS)について述べる。
本システムの主な動機は,複雑な対話を十分に理解するための階層的文脈の可能性を包括的に探求することである。
その結果,本システムは自動評価において第1位,人的評価では第2位となることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-03T05:10:13Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。