用于口语对话中通过上下文查询重写消解指代表达的数据集（CQR）
计算与语言
2019-04-02 v3
摘要
我们提出上下文查询重写（CQR）数据集，这是一个面向多领域任务型口语对话系统的数据集，是Stanford对话语料库（Eric et al., 2017a）的扩展。此前的方法通过学习候选变换来解决模式多样的问题（Naik et al., 2018），而我们则将指称消解任务建模为用户查询重构任务，其中对话状态被序列化为可由下游口语理解系统执行的自然语言查询。本文中，我们描述了为对话语料库创建查询重构扩展的方法，并给出一组初步实验以建立CQR任务的基线。我们已公开该语料库[1]以支持此领域的进一步研究。
引用
@article{arxiv.1903.11783,
title = {A dataset for resolving referring expressions in spoken dialogue via contextual query rewrites (CQR)},
author = {Michael Regan and Pushpendre Rastogi and Arpit Gupta and Lambert Mathias},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.11783},
year = {2019}
}
备注
9 pages, 4 figures, public corpora release