論文の概要: SpokenWOZ: A Large-Scale Speech-Text Dataset for Spoken Task-Oriented Dialogue in Multiple Domains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13040v2
• Date: Wed, 7 Jun 2023 16:04:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-08 18:27:27.773443
• Title: SpokenWOZ: A Large-Scale Speech-Text Dataset for Spoken Task-Oriented Dialogue in Multiple Domains
• Title（参考訳）: SpokenWoZ: 複数のドメインにおけるタスク指向対話のための大規模音声テキストデータセット
• Authors: Shuzheng Si, Wentao Ma, Haoyu Gao, Yuchuan Wu, Ting-En Lin, Yinpei Dai, Hangyu Li, Rui Yan, Fei Huang, Yongbin Li
• Abstract要約: SpokenWOZは音声TODのための大規模音声テキストデータセットである。 クロスターンスロットと推論スロット検出は、新しい課題として提示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.94312296564659
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Task-oriented dialogue (TOD) models have made significant progress in recent years. However, previous studies primarily focus on datasets written by annotators, which has resulted in a gap between academic research and real-world spoken conversation scenarios. While several small-scale spoken TOD datasets are proposed to address robustness issues such as ASR errors, they ignore the unique challenges in spoken conversation. To tackle the limitations, we introduce SpokenWOZ, a large-scale speech-text dataset for spoken TOD, containing 8 domains, 203k turns, 5.7k dialogues and 249 hours of audios from human-to-human spoken conversations. SpokenWOZ further incorporates common spoken characteristics such as word-by-word processing and reasoning in spoken language. Based on these characteristics, we present cross-turn slot and reasoning slot detection as new challenges. We conduct experiments on various baselines, including text-modal models, newly proposed dual-modal models, and LLMs, e.g., ChatGPT. The results show that the current models still have substantial room for improvement in spoken conversation, where the most advanced dialogue state tracker only achieves 25.65% in joint goal accuracy and the SOTA end-to-end model only correctly completes the user request in 52.1% of dialogues. The dataset, code, and leaderboard are available: https://spokenwoz.github.io/SpokenWOZ-github.io/.
• Abstract（参考訳）: タスク指向対話(TOD)モデルは近年大きな進歩を遂げている。 しかし,従来の研究は主にアノテータによるデータセットに焦点を当てており,学術研究と実世界の会話シナリオのギャップが生じた。 いくつかの小規模音声TODデータセットは、ASRエラーなどの堅牢性問題に対処するために提案されているが、音声会話におけるユニークな課題は無視されている。 この制限に対処するために,8つのドメイン,203kのターン,5.7kの対話,対人会話からの249時間の音声を含む,音声TODのための大規模音声テキストデータセットであるSpkenWOZを導入する。 SpokenWOZはさらに、音声言語における単語間処理や推論などの一般的な音声特徴を取り入れている。 これらの特徴に基づき,新たな課題としてクロスターンスロットと推論スロット検出を提案する。 テキストモーダルモデル,新たに提案されたデュアルモーダルモデル,LLM,例えばChatGPTなど,さまざまなベースライン上で実験を行う。 その結果、最も先進的な対話状態追跡装置は、結合目標精度が25.65%しか達成できず、somaエンドツーエンドモデルでは52.1%の対話でユーザ要求を正しく完了している。 データセット、コード、およびリーダーボードは、https://spokenwoz.github.io/SpokenWOZ-github.io/で入手できる。

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