Neural dialog state trackers är i allmänhet begränsade på grund av bristen på kvantitet och mångfald av kommenterade träningsdata. I detta dokument, vi tar itu med denna svårighet genom att föreslå en förstärkning lärande (RL) baserad ram för dataökning som kan generera högkvalitativa data för att förbättra neurala tillstånd tracker. Speciellt introducerar vi en ny kontextuell banditgenerator för att lära sig finkornig förstärkningspolitik som kan generera nya effektiva instanser genom att välja lämpliga ersättare för specifika sammanhang. Dessutom, genom att växelvis lära mellan generatorn och stat trackern, kan vi fortsätta förfina den generativa politiken för att generera mer högkvalitativa träningsdata för neurala tillstånd tracker. Experimentella resultat på dataseten WoZ och MultiWoZ (restaurant) visar att det föreslagna ramverket avsevärt förbättrar prestandan jämfört med de senaste modellerna, särskilt med begränsade träningsdata.
Ett nytt arbete föreslog en förstärkt bullriga dataförstärkning ram för statliga spårning REF.
Dialog State Tracking with Reinforced Data Augmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}