Aktivitetsorienterad dialog fokuserar på samtalsagenter som deltar i dialoger med användarmål om domänspecifika ämnen. I motsats till chatbots, som helt enkelt försöker upprätthålla en öppen meningsfull diskurs, befintliga uppgiftsorienterade agenter brukar explicit modellera användar intention och tro stater. Detta dokument undersöker förbigå en sådan explicit representation genom att beroende på en latent neural inbäddning av tillstånd och lära selektiv uppmärksamhet till dialog historia tillsammans med kopiering för att införliva relevanta tidigare sammanhang. Vi kompletterar det senaste arbetet genom att visa effektiviteten av enkla sekvens-till-sekvens neurala arkitekturer med en kopieringsmekanism. Vår modell överträffar mer komplexa memory-augmented modeller med 7% i per-respons generation och är på samma nivå som den nuvarande state-of-the-art på DSTC2, en verklig uppgiftsorienterad dialog datauppsättning.
REF använder en kopia förstärkt Seq2seq modell för att lära uppgiftsorienterade dialoger.
A Copy-Augmented Sequence-to-Sequence Architecture Gives Good Performance on Task-Oriented Dialogue
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}