I ett end-to-end dialogsystem är syftet med dialogstatsspårning att korrekt uppskatta en kompakt representation av nuvarande dialogstatus från en sekvens av bullriga observationer som produceras av taligenkänningen och de naturliga språkförståelsemodulerna. Detta dokument introducerar en ny metod för dialog state tracking baserat på det allmänna paradigmet för maskinläsning och föreslår att lösa det med hjälp av en End-to-End Memory Network, MemN2N, en minnesförstärkt neural nätverk arkitektur. Vi utvärderar den föreslagna metoden för den andra Dialog State Tracking Challenge (DSTC- 2) datauppsättning. Korpus har konverterats för tillfället för att rama in den dolda tillståndsvariabeln slutsatsen som en frågebesvarande på uppgift baserat på en sekvens av uttalanden extraherade från en dialogruta. Vi visar att den föreslagna spåraren ger uppmuntrande resultat. Sedan föreslår vi att utöka DSTC-2 datasetet och definitionen av denna dialogstat uppgift med specifika resonemang kapacitet som räkning, lista underhåll, ja-nej-fråga svar och obestämd kunskapshantering. Slutligen presenterar vi uppmuntrande resultat med hjälp av vår föreslagna MemN2N-baserade spårningsmodell.
Ett annat närbesläktat tillvägagångssätt föreslogs av Ref, som beskrev den statliga spårningsuppgiften som en uppgift för frågebesvarande på svenska.
Dialog state tracking, a machine reading approach using Memory Network
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}