Generativa kodare-dekoder modeller ger stort löfte i att utveckla domän allmänna dialogsystem. De har dock främst tillämpats på öppna huvudkonversationer. I detta dokument presenteras en praktisk och ny ram för att bygga uppgiftsorienterade dialogsystem baserade på kodare-dekoder modeller. Detta ramverk gör det möjligt för kodare-dekoder modeller att åstadkomma slot-värde oberoende beslutsfattande och interagera med externa databaser. Dessutom visar detta dokument flexibiliteten i den föreslagna metoden genom att koppla samman chattkapaciteten med ett system för slotfilling för bättre återhämtning utanför domänen. Modellerna var utbildade på både verkliga användare data från ett bussinformationssystem och människa-mänskliga chattdata. Resultaten visar att det föreslagna ramverket uppnår goda resultat både i mätvärden för offlineutvärdering och i uppgiftsframgångar med mänskliga användare.
De uppgiftsorienterade dialogsystemen var utrustade med chattkapacitet genom att infoga chattar i originaldata REF.
Generative Encoder-Decoder Models for Task-Oriented Spoken Dialog Systems with Chatting Capability
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}