DiSTRICT：基于检索器驱动上下文微调的对话状态跟踪
计算与语言
2023-10-24 v2
摘要
对话状态跟踪（DST）是任务型对话系统的关键组件，它通过确定正在进行对话中预定义槽位的值来表示用户意图。现有方法使用手工制作的模板和额外的槽位信息来微调并提示大型预训练语言模型，并从对话上下文中提取槽位值。设计有效提示需要大量人工努力和领域知识，限制了这些方法对新领域和任务的泛化能力。在这项工作中，我们提出 DiSTRICT，一种可泛化的 DST 上下文微调方法，其为给定对话检索高度相关的训练样本以微调模型，无需任何手工制作的模板。在 MultiWOZ 基准数据集上的实验表明，DiSTRICT 在各种零样本和少样本设置下使用小得多的模型优于现有方法，从而为通常资源有限的真实部署提供了重要优势。
引用
@article{arxiv.2212.02851,
title = {DiSTRICT: Dialogue State Tracking with Retriever Driven In-Context Tuning},
author = {Praveen Venkateswaran and Evelyn Duesterwald and Vatche Isahagian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.02851},
year = {2023}
}