論文の概要: Slot Self-Attentive Dialogue State Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.09374v1
• Date: Fri, 22 Jan 2021 22:48:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-03-20 17:31:54.064068
• Title: Slot Self-Attentive Dialogue State Tracking
• Title（参考訳）: Slot Self-Attentive Dialogue State Tracking
• Authors: Fanghua Ye, Jarana Manotumruksa, Qiang Zhang, Shenghui Li, Emine Yilmaz
• Abstract要約: スロット相関を自動的に学習できるスロット自己認識機構を提案する。 2つのマルチドメインタスク指向対話データセットの包括的な実験を行います。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.187581131353948
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: An indispensable component in task-oriented dialogue systems is the dialogue state tracker, which keeps track of users' intentions in the course of conversation. The typical approach towards this goal is to fill in multiple pre-defined slots that are essential to complete the task. Although various dialogue state tracking methods have been proposed in recent years, most of them predict the value of each slot separately and fail to consider the correlations among slots. In this paper, we propose a slot self-attention mechanism that can learn the slot correlations automatically. Specifically, a slot-token attention is first utilized to obtain slot-specific features from the dialogue context. Then a stacked slot self-attention is applied on these features to learn the correlations among slots. We conduct comprehensive experiments on two multi-domain task-oriented dialogue datasets, including MultiWOZ 2.0 and MultiWOZ 2.1. The experimental results demonstrate that our approach achieves state-of-the-art performance on both datasets, verifying the necessity and effectiveness of taking slot correlations into consideration.
• Abstract（参考訳）: タスク指向の対話システムで不可欠なコンポーネントは、会話の過程でユーザの意図を追跡する対話状態トラッカである。 この目標への典型的なアプローチは、タスクの完了に不可欠な複数の事前定義されたスロットを埋めることである。 近年,様々な対話状態追跡手法が提案されているが,そのほとんどは個別にスロットの値を予測するものであり,スロット間の相関を考慮できない。 本稿では,スロット相関を自動的に学習するスロット自己認識機構を提案する。 具体的には、まずスロットに注意を払って対話コンテキストからスロット固有の特徴を得る。 そして、これらの特徴に積み重ねられたスロット自己注意を適用し、スロット間の相関関係を学習する。 multiwoz 2.0 と multiwoz 2.1 を含む2つのマルチドメインタスク指向対話データセットについて包括的な実験を行う。 実験の結果,本手法は両データセットにおける最先端性能を実現し,スロット相関を考慮に入れる必要性と有効性を検証した。

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