論文の概要: Amendable Generation for Dialogue State Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.15659v1
• Date: Fri, 29 Oct 2021 10:02:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-01 14:14:02.860517
• Title: Amendable Generation for Dialogue State Tracking
• Title（参考訳）: 対話状態追跡のための修正可能生成
• Authors: Xin Tian, Liankai Huang, Yingzhan Lin, Siqi Bao, Huang He, Yunyi Yang, Hua Wu, Fan Wang, Shuqi Sun
• Abstract要約: 対話状態追跡のための新しい修正可能生成法(AG-DST)を提案する。 AG−DSTは、現在のターンと前のダイアログ状態の対話に基づいてプリミティブなダイアログ状態を生成し、第1パスからプリミティブなダイアログ状態を修正する。 実験の結果, AG-DSTは2つのアクティブDSTデータセットにおいて, 従来よりも有意に優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.473261418818737
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In task-oriented dialogue systems, recent dialogue state tracking methods tend to perform one-pass generation of the dialogue state based on the previous dialogue state. The mistakes of these models made at the current turn are prone to be carried over to the next turn, causing error propagation. In this paper, we propose a novel Amendable Generation for Dialogue State Tracking (AG-DST), which contains a two-pass generation process: (1) generating a primitive dialogue state based on the dialogue of the current turn and the previous dialogue state, and (2) amending the primitive dialogue state from the first pass. With the additional amending generation pass, our model is tasked to learn more robust dialogue state tracking by amending the errors that still exist in the primitive dialogue state, which plays the role of reviser in the double-checking process and alleviates unnecessary error propagation. Experimental results show that AG-DST significantly outperforms previous works in two active DST datasets (MultiWOZ 2.2 and WOZ 2.0), achieving new state-of-the-art performances.
• Abstract（参考訳）: タスク指向対話システムでは、最近の対話状態追跡手法は、前の対話状態に基づいて対話状態のワンパス生成を行う傾向がある。 これらのモデルの現在のターンでの誤りは次のターンに渡される傾向があり、エラーの伝播を引き起こす。 本稿では,(1)現在と前の対話状態の対話に基づいて原始対話状態を生成すること,(2)第一パスから原始対話状態を更新すること,という2パス生成プロセスを含む,新たな対話状態追跡のための修正可能な世代を提案する。 追加の更新生成パスでは、プリミティブな対話状態にあるエラーを補正することで、より堅牢な対話状態追跡を学習し、二重チェックプロセスにおけるリバイザの役割を担い、不要なエラーの伝播を軽減する。 実験の結果、AG-DSTは2つのアクティブDSTデータセット(MultiWOZ 2.2 と WOZ 2.0)で過去の成果を著しく上回り、新しい最先端の性能を達成した。

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