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.
I REF föreslogs ett nätverk för hämtning av nyckeltal tillsammans med datauppsättningen i bilen (bestående av målinriktade dialoger) för integrering av KG i sekvens-till-sekvens-modell.
Key-Value Retrieval Networks for Task-Oriented Dialogue
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}