Neurala uppgiftsorienterade dialogsystem kämpar ofta för att smidigt samverka med en kunskapsbas. I detta arbete försöker vi ta itu med detta problem genom att föreslå en ny neural dialog agent som effektivt kan upprätthålla förankrade, multi-domänen diskurs genom en ny nyckel-värde hämtning mekanism. Modellen är end-to-end-differentiable och behöver inte uttryckligen modellera dialogstat eller trosspårare. Vi släpper också en ny datauppsättning på 3 031 dialoger som bygger på underliggande kunskapsbaser och spänner över tre olika uppgifter i bilens personliga assistentutrymme: kalenderschemaläggning, väderinformationshämtning och point-of-interest navigation. Vår arkitektur är samtidigt tränad på data från alla domäner och överträffar avsevärt ett konkurrenskraftigt regelbaserat system och andra befintliga neural dialog arkitekturer på de medföljande domänerna enligt både automatiska och mänskliga utvärderingsmått.
REF noterade att neurala uppgiftsorienterade dialogsystem ofta kämpar för att smidigt samverka med en kunskapsbas och de tog itu med problemet genom att utöka end-to-end struktur med en nyckel-värde hämtningsmekanism där en separat uppmärksamhet utförs över nyckeln i varje post i KB.
Key-Value Retrieval Networks for Task-Oriented Dialogue
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}