論文の概要: LUNA: Learning Slot-Turn Alignment for Dialogue State Tracking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02550v1
- Date: Thu, 5 May 2022 10:18:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-06 15:01:24.229525
- Title: LUNA: Learning Slot-Turn Alignment for Dialogue State Tracking
- Title（参考訳）: LUNA:対話状態追跡のためのスロットツインアライメント学習
- Authors: Yifan Wang, Jing Zhao, Junwei Bao, Chaoqun Duan, Youzheng Wu, Xiaodong
He
- Abstract要約: 対話状態追跡(DST)は、対話履歴から現在の対話状態を予測することを目的としている。
既存のメソッドは通常、すべての対話の発話を利用して、各スロットの値を割り当てる。
sLot-tUrNアライメント拡張手法LUNAを提案する。
まず、各スロットを最も関連性の高い発話に明示的にアライメントし、さらに全ての対話発話の代わりに、このアライメントされた発話に基づいて対応する値を予測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.80577241399013
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Dialogue state tracking (DST) aims to predict the current dialogue state
given the dialogue history. Existing methods generally exploit the utterances
of all dialogue turns to assign value for each slot. This could lead to
suboptimal results due to the information introduced from irrelevant utterances
in the dialogue history, which may be useless and can even cause confusion. To
address this problem, we propose LUNA, a sLot-tUrN Alignment enhanced approach.
It first explicitly aligns each slot with its most relevant utterance, then
further predicts the corresponding value based on this aligned utterance
instead of all dialogue utterances. Furthermore, we design a slot ranking
auxiliary task to learn the temporal correlation among slots which could
facilitate the alignment. Comprehensive experiments are conducted on
multi-domain task-oriented dialogue datasets, i.e., MultiWOZ 2.0, MultiWOZ 2.1,
and MultiWOZ 2.2. The results show that LUNA achieves new state-of-the-art
results on these datasets.
- Abstract（参考訳）: 対話状態追跡(DST)は、対話履歴から現在の対話状態を予測することを目的としている。
既存のメソッドは通常、すべての対話の発話を利用して、各スロットの値を割り当てる。
これは、対話履歴の無関係な発話からもたらされる情報によって、最適でない結果につながる可能性がある。
この問題に対処するため、sLot-tUrNアライメント拡張アプローチLUNAを提案する。
まず、各スロットを最も関連性の高い発話に明示的にアライメントし、さらに全ての対話発話の代わりにこのアライメントされた発話に基づいて対応する値を予測する。
さらに,アライメントを容易にするスロット間の時間相関を学習するために,スロットランキング補助タスクを設計する。
マルチドメインタスク指向対話データセット(MultiWOZ 2.0,MultiWOZ 2.1,MultiWOZ 2.2)について総合実験を行った。
その結果、LUNAはこれらのデータセット上で新しい最先端の結果を達成することがわかった。
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