Virtuella assistenter som Google Assistant, Alexa och Siri tillhandahåller ett konversationsgränssnitt till ett stort antal tjänster och API:er som spänner över flera domäner. Sådana system måste stödja ett ständigt ökande antal tjänster med eventuellt överlappande funktionalitet. Dessutom har vissa av dessa tjänster föga eller inga utbildningsdata tillgängliga. Befintliga offentliga datauppsättningar för uppgiftsorienterad dialog fångar inte tillräckligt upp dessa utmaningar, eftersom de täcker ett fåtal domäner och antar en enda statisk ontologi per domän. I detta arbete introducerar vi den Schema-Guided Dialogue (SGD) dataset, som innehåller över 16k flerdomänkonversationer som spänner över 16 domäner. Vår datauppsättning överträffar den befintliga uppgiftsorienterade dialogen corpora i skala, samtidigt som den belyser de utmaningar som är förknippade med att bygga storskaliga virtuella assistenter. Det ger en utmanande testbädd för ett antal uppgifter, inklusive språkförståelse, slot fyllning, dialog stat spårning och svarsgenerering. I samma linje presenterar vi ett schemastyrt paradigm för uppgiftsorienterad dialog, där förutsägelser görs över en dynamisk uppsättning avsikter och slots, som tillhandahålls som input, med hjälp av deras naturliga språkbeskrivningar. Detta gör det möjligt för ett gemensamt dialogsystem att enkelt stödja ett stort antal tjänster och underlättar enkel integrering av nya tjänster utan att kräva ytterligare utbildningsdata. Med utgångspunkt i det föreslagna paradigmet, släpper vi en noll-shot dialog state tracking modell som uppnår state-of-the-art prestanda på senaste referensdatauppsättningar.
REF släpper en schemastyrd DST dataset som innehåller naturliga språk beskrivning av domäner och slots.
Towards Scalable Multi-domain Conversational Agents: The Schema-Guided Dialogue Dataset
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}