論文の概要: Act-Aware Slot-Value Predicting in Multi-Domain Dialogue State Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.02462v1
• Date: Thu, 4 Aug 2022 05:18:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-05 12:11:29.469712
• Title: Act-Aware Slot-Value Predicting in Multi-Domain Dialogue State Tracking
• Title（参考訳）: マルチドメイン対話状態追跡における実時間スロット値予測
• Authors: Ruolin Su, Ting-Wei Wu, Biing-Hwang Juang
• Abstract要約: 対話状態追跡(DST)は、人間と機械の相互作用を追跡し、対話を管理するための状態表現を生成することを目的としている。 機械読解の最近の進歩は、対話状態追跡のための分類型と非分類型のスロットの両方を予測する。 我々は対話行為を定式化し、機械読解の最近の進歩を活用し、対話状態追跡のためのカテゴリー型と非カテゴリ型の両方のスロットを予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.816391291790977
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: As an essential component in task-oriented dialogue systems, dialogue state tracking (DST) aims to track human-machine interactions and generate state representations for managing the dialogue. Representations of dialogue states are dependent on the domain ontology and the user's goals. In several task-oriented dialogues with a limited scope of objectives, dialogue states can be represented as a set of slot-value pairs. As the capabilities of dialogue systems expand to support increasing naturalness in communication, incorporating dialogue act processing into dialogue model design becomes essential. The lack of such consideration limits the scalability of dialogue state tracking models for dialogues having specific objectives and ontology. To address this issue, we formulate and incorporate dialogue acts, and leverage recent advances in machine reading comprehension to predict both categorical and non-categorical types of slots for multi-domain dialogue state tracking. Experimental results show that our models can improve the overall accuracy of dialogue state tracking on the MultiWOZ 2.1 dataset, and demonstrate that incorporating dialogue acts can guide dialogue state design for future task-oriented dialogue systems.
• Abstract（参考訳）: タスク指向対話システムにおいて、対話状態追跡(DST)は人間と機械の相互作用を追跡し、対話を管理する状態表現を生成することを目的としている。 対話状態の表現はドメインオントロジーとユーザの目標に依存する。 目的の範囲が限定されたタスク指向対話では、対話状態はスロット値ペアのセットとして表現できる。 対話システムの能力が拡大してコミュニケーションの自然性が高まるにつれて,対話行動処理を対話モデル設計に組み込むことが不可欠となる。 このような考慮の欠如は、特定の目的とオントロジーを持つ対話のための対話状態追跡モデルのスケーラビリティを制限する。 この問題に対処するために,対話動作を定式化し,機械読解の最近の進歩を活用して,多分野対話状態追跡のためのカテゴリ型と非カテゴリ型の両方のスロットを予測する。 実験の結果,マルチウォズ2.1データセット上での対話状態追跡の総合的精度が向上し,今後のタスク指向対話システムにおける対話状態設計のガイドとなることを示す。

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