論文の概要: Grounding Description-Driven Dialogue State Trackers with Knowledge-Seeking Turns

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13448v1
• Date: Sat, 23 Sep 2023 18:33:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-26 19:43:36.671989
• Title: Grounding Description-Driven Dialogue State Trackers with Knowledge-Seeking Turns
• Title（参考訳）: 知識参照ターンを用いたグルーディング記述駆動対話状態追跡
• Authors: Alexandru Coca, Bo-Hsiang Tseng, Jinghong Chen, Weizhe Lin, Weixuan Zhang, Tisha Anders, Bill Byrne
• Abstract要約: 人または合成スキーマのパラフレーズによるトレーニングセットの強化は、これらのバリエーションに対するモデルの堅牢性を改善するが、コストがかかるか、制御が難しいかのいずれかである。 本稿では,対話コーパスとスキーマから収集した知識探索ターンの状態追跡モデルに基づいて,これらの問題を回避することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.56871462068126
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Schema-guided dialogue state trackers can generalise to new domains without further training, yet they are sensitive to the writing style of the schemata. Augmenting the training set with human or synthetic schema paraphrases improves the model robustness to these variations but can be either costly or difficult to control. We propose to circumvent these issues by grounding the state tracking model in knowledge-seeking turns collected from the dialogue corpus as well as the schema. Including these turns in prompts during finetuning and inference leads to marked improvements in model robustness, as demonstrated by large average joint goal accuracy and schema sensitivity improvements on SGD and SGD-X.
• Abstract（参考訳）: スキーマ誘導型対話状態トラッカーは、さらなるトレーニングなしに新しいドメインに一般化することができるが、スキーマの書き込みスタイルに敏感である。 人間または合成スキーマのパラフレーズによるトレーニングセットの強化は、これらのバリエーションに対するモデルの堅牢性を改善するが、コストがかかるか制御が難しいかのいずれかである。 本稿では,対話コーパスとスキーマから収集した知識探索ターンの状態追跡モデルに基づいて,これらの問題を回避することを提案する。 微調整および推論中のこれらの旋回を含むと、SGDとSGD-Xにおける平均目標精度とスキーマ感度の改善により、モデルロバスト性が著しく向上する。

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