論文の概要: Zero-shot Generalization in Dialog State Tracking through Generative Question Answering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.08333v1
• Date: Wed, 20 Jan 2021 21:47:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-22 01:27:26.687418
• Title: Zero-shot Generalization in Dialog State Tracking through Generative Question Answering
• Title（参考訳）: 生成的質問応答による対話状態追跡におけるゼロショット一般化
• Authors: Shuyang Li, Jin Cao, Mukund Sridhar, Henghui Zhu, Shang-Wen Li, Wael Hamza, Julian McAuley
• Abstract要約: 本稿では,タスク指向ダイアログの制約やスロットに対する自然言語クエリをサポートする新しいフレームワークを提案する。 本手法は,英語文に事前学習した条件付きドメインモデルを用いた生成的質問応答に基づく。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.81203437307028
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dialog State Tracking (DST), an integral part of modern dialog systems, aims to track user preferences and constraints (slots) in task-oriented dialogs. In real-world settings with constantly changing services, DST systems must generalize to new domains and unseen slot types. Existing methods for DST do not generalize well to new slot names and many require known ontologies of slot types and values for inference. We introduce a novel ontology-free framework that supports natural language queries for unseen constraints and slots in multi-domain task-oriented dialogs. Our approach is based on generative question-answering using a conditional language model pre-trained on substantive English sentences. Our model improves joint goal accuracy in zero-shot domain adaptation settings by up to 9% (absolute) over the previous state-of-the-art on the MultiWOZ 2.1 dataset.
• Abstract（参考訳）: ダイアログ状態追跡(DST)は、タスク指向ダイアログにおけるユーザの好みや制約(スロット)を追跡することを目的としている。 常に変化するサービスを持つ現実世界では、DSTシステムは新しいドメインと見えないスロットタイプに一般化する必要がある。 DSTの既存のメソッドは、新しいスロット名をうまく一般化せず、多くはスロットタイプと推論の値の既知のオントロジーを必要とする。 マルチドメインタスク指向ダイアログにおける制約やスロットに対する自然言語クエリをサポートする新しいオントロジーフリーフレームワークを提案する。 本手法は,英語副詞に事前学習した条件付き言語モデルを用いた生成的質問応答に基づく。 我々のモデルは、MultiWOZ 2.1データセットの以前の最先端技術よりも、ゼロショットドメイン適応設定における共同ゴール精度を9%(絶対)向上させる。

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