Nyligen har diskriminerande metoder för att spåra tillståndet i en talad dialog visat sig överträffa traditionella generativa modeller. I det här dokumentet presenteras en ny ordbaserad spårningsmetod som kartlägger direkt från taligenkänningsresultaten till dialogrutan utan att använda en explicit semantisk dekoder. Metoden är baserad på en återkommande neural nätverksstruktur som är kapabel att generalisera till osynliga dialog tillstånd hypoteser, och som kräver mycket lite funktionsteknik. Metoden utvärderas på den andra Dialog State Tracking Challenge (DSTC2) corpus och resultaten visar konsekvent hög prestanda i alla mätvärden.
Dialogrutan state tracker i REF använder en RNN, med en mycket detaljerad arkitektur, för att spåra dialogrutan tillstånd tur-för-sväng.
Word-Based Dialog State Tracking with Recurrent Neural Networks
{'venue': 'SIGDIAL Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}