I detta dokument föreslås en förbättring av den befintliga datadrivna Neural Belief Tracking (NBT)-ramen för dialogstatsspårning (DST). Den befintliga NBT-modellen använder en handgjord trosstatsuppdateringsmekanism som innebär en dyr manuell omjusteringssteg när modellen används till en ny dialogdomän. Vi visar att denna uppdateringsmekanism kan läras tillsammans med den semantiska avkodningen och kontextmodellering av NBT-modellen, vilket eliminerar den sista regelbaserade modulen från detta DST-ramverk. Vi föreslår två olika mekanismer för statistisk uppdatering och visar att dialogdynamiken kan modelleras med ett mycket litet antal ytterligare modellparametrar. I vår DST utvärdering över tre språk, visar vi att denna modell uppnår konkurrenskraftiga prestanda och ger en robust ram för att bygga resurs-ljus DST modeller.
I sin föreslagna modell lär man sig domänspårning tillsammans med trostillståndet efter REF.
Fully Statistical Neural Belief Tracking
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}