GraphWOZ：基于对话知识图的对话管理
计算与语言
2022-11-24 v1 人工智能
摘要
我们提出了一种利用对话知识图作为对话状态核心表示的对话管理新方法。为此，我们引入了一个新数据集 GraphWOZ，其包含 Wizard-of-Oz 对话，其中人类参与者与充当接待员的机器人交互。与大多数现有对话管理工作不同，GraphWOZ 依赖于显式表示为动态知识图而非固定槽集的对话状态。该图由数量可变的实体（如个人、地点、事件、话语和提及）及其间关系（如人员属于某群体或参加某事件）组成。该图随后基于新的观测与系统动作定期更新。GraphWOZ 随同与用户意图、系统响应以及用户和系统轮次中出现的参考关系相关的详细人工标注一同发布。基于 GraphWOZ，我们给出了两项对话管理任务的实验结果，即对话实体链接与响应排序。对于对话实体链接，我们展示了如何借助依赖字符串与图特征组合的神经网络模型，将话语提及连接到知识图中对应实体。响应排序则通过将图的相关内容汇总为文本，并与对话历史拼接作为输出来对给定对话状态的可能响应进行打分。
引用
@article{arxiv.2211.12852,
title = {GraphWOZ: Dialogue Management with Conversational Knowledge Graphs},
author = {Nicholas Thomas Walker and Stefan Ultes and Pierre Lison},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.12852},
year = {2022}
}