論文の概要: Domain State Tracking for a Simplified Dialogue System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.06648v1
- Date: Thu, 11 Mar 2021 13:00:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-13 04:55:32.316577
- Title: Domain State Tracking for a Simplified Dialogue System
- Title（参考訳）: 簡易対話システムのためのドメイン状態追跡
- Authors: Hyunmin Jeon, Gary Geunbae Lee
- Abstract要約: 対話履歴全体ではなく,入力コンテキストを簡略化したタスク指向対話システムであるdotsを提案する。
DoTSは、MultiWOZの以前の最先端モデルと比較して、それぞれ1.09ポイントと1.24ポイントのインフォメーションレートと成功率を改善する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.962145079528281
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Task-oriented dialogue systems aim to help users achieve their goals in
specific domains. Recent neural dialogue systems use the entire dialogue
history for abundant contextual information accumulated over multiple
conversational turns. However, the dialogue history becomes increasingly longer
as the number of turns increases, thereby increasing memory usage and
computational costs. In this paper, we present DoTS (Domain State Tracking for
a Simplified Dialogue System), a task-oriented dialogue system that uses a
simplified input context instead of the entire dialogue history. However,
neglecting the dialogue history can result in a loss of contextual information
from previous conversational turns. To address this issue, DoTS tracks the
domain state in addition to the belief state and uses it for the input context.
Using this simplified input, DoTS improves the inform rate and success rate by
1.09 points and 1.24 points, respectively, compared to the previous
state-of-the-art model on MultiWOZ, which is a well-known benchmark.
- Abstract（参考訳）: タスク指向の対話システムは、ユーザが特定の領域で目標を達成できるようにする。
最近のニューラルダイアログシステムでは、対話履歴全体を用いて、複数の会話のターンに蓄積された豊富なコンテキスト情報を利用する。
しかし、ターン数が増加するにつれて対話の歴史は長くなるため、メモリ使用量や計算コストが増大する。
本稿では,対話履歴全体ではなく,入力コンテキストを簡略化したタスク指向対話システムであるDoTS(Domain State Tracking for a Simplified Dialogue System)について述べる。
しかし、対話履歴を無視すると、以前の会話の交代から文脈情報が失われる可能性がある。
この問題に対処するため、DoTSは信念状態に加えてドメインの状態を追跡し、入力コンテキストに使用します。
この単純化された入力を用いて、DoTSは、よく知られたベンチマークであるMultiWOZの以前の最先端モデルと比較して、インフォメーションレートと成功率を1.09ポイントと1.24ポイント改善する。
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