面向对话状态跟踪的可控用户对话行为增强
计算与语言
2022-07-27 v1
摘要
已有工作表明数据增强有助于改进对话状态跟踪。然而用户话语存在多种类型，而先前方法仅考虑了最简单的一种进行增强，引发了对其泛化能力不足的担忧。为了更好地覆盖多样化对话行为并控制生成质量，本文提出可控用户对话行为增强（CUDA-DST）方法，以多样化行为对用户话语进行增强。借助增强数据，不同的状态跟踪器均获得性能提升并展现出更好的鲁棒性，在 MultiWOZ 2.1 上取得了最先进的性能。
引用
@article{arxiv.2207.12757,
title = {Controllable User Dialogue Act Augmentation for Dialogue State Tracking},
author = {Chun-Mao Lai and Ming-Hao Hsu and Chao-Wei Huang and Yun-Nung Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.12757},
year = {2022}
}
备注
9 pages, 4 figures, accepted to sigdial 2022