I detta dokument presenteras ett nytt tillvägagångssätt för att lära sig språkförståelse (LU) och dialogstatsspårning (DST) i system för uppgiftsorienterad dialog. Multi-task utbildning möjliggör delning av de neurala nätverkslager som ansvarar för att koda användarens uttalande för både LU och DST och förbättrar prestanda samtidigt som antalet nätverksparametrar minskas. Inom vårt föreslagna ramverk arbetar DST med en uppsättning kandidatvärden för varje ankomst- och avgångstider som har nämnts hittills. Dessa kandidatuppsättningar genereras med hjälp av LU slot annoteringar för det nuvarande användaruttalandet, dialogakter som motsvarar föregående systemanförande och den dialogstat som uppskattats för föregående omgång, vilket gör det möjligt för DST att hantera slots med en stor eller obegränsad uppsättning möjliga värden och hantera slot värden som inte setts under utbildningen. Dessutom undersöker vi, för att överbrygga klyftan mellan utbildning och slutledning, användningen av schemalagd provtagning på LU-utmatning för det aktuella användaruttalandet samt DST-utmatningen för föregående varv.
REF tillämpar lärande med flera uppgifter på dialogområdet.
Multi-task learning for Joint Language Understanding and Dialogue State Tracking
{'venue': 'Proceedings of the 19th Annual SIGdial Meeting on Discourse and Dialogue 2018 (pp. 376-384)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}