Dialogstatsspårning (DST) är en viktig komponent i uppgiftsorienterad dialogsystem. DST uppskattar användarens mål vid varje användarsväng med tanke på interaktionen fram till dess. Den senaste tekniken för statlig spårning bygger på djupt lärande metoder, och representerar dialog stat som en fördelning över alla möjliga slot värden för varje slot som finns i ontologin. En sådan representation är inte skalbar när uppsättningen möjliga värden är obundna (t.ex. datum, tid eller plats) eller dynamiska (t.ex. filmer eller användarnamn). Dessutom kräver utbildning av sådana modeller märkta data, där varje användares tur är kommenterad med dialogstaten, vilket gör det svårt att bygga modeller för nya domäner. I detta dokument presenterar vi ett skalbart, flerdomänbaserat, djupt lärandebaserat tillvägagångssätt för DST. Vi introducerar en ny ram för statlig spårning som är oberoende av antalet ankomst- och avgångstider, och representerar dialogstaten som en fördelning över en uppsättning av värden av intresse (candidate set) som härrör från dialogen historia eller kunskap. Att begränsa dessa kandidatuppsättningar som ska begränsas i storlek tar itu med problemet med slot-skalbarhet. Genom att utnyttja den slotoberoende arkitekturen och överföringslärandet visar vi dessutom att vårt föreslagna tillvägagångssätt underlättar snabb anpassning till nya områden.
REF föreslog en skalbar multi-domän DST för att adressera för slots där värden som är inställda är obundna.
Scalable multi-domain dialogue state tracking
{'venue': '2017 IEEE Automatic Speech Recognition and Understanding Workshop (ASRU)', 'journal': '2017 IEEE Automatic Speech Recognition and Understanding Workshop (ASRU)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}