AARGH！面向任务型对话的端到端检索-生成模型
计算与语言
2022-09-27 v2
摘要
我们介绍了 AARGH，一个将检索与生成方法结合在单一模型中的端到端任务型对话系统，旨在改进对话管理与输出的词汇多样性。该模型具有一种基于动作感知训练目标的新响应选择方法，以及一种简化的单编码器检索架构，使我们能够构建一个端到端的检索增强生成模型，其中检索与生成共享大部分参数。在 MultiWOZ 数据集上，我们表明与最先进的基线相比，我们的方法在保持或改进状态跟踪与上下文到响应的生成性能的同时，产生了更多样化的输出。
引用
@article{arxiv.2209.03632,
title = {AARGH! End-to-end Retrieval-Generation for Task-Oriented Dialog},
author = {Tomáš Nekvinda and Ondřej Dušek},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.03632},
year = {2022}
}
备注
SIGDIAL 2022, with updated examples in Table 4