DSTC 11 面向任务的对话赛道中的对话意图归纳
计算与语言
2023-04-26 v1
摘要
随着虚拟助手的采用和需求日益增长，近期工作已探索通过自动归纳意图或归纳槽位与对话状态来加速机器人模式设计的方法。然而，缺乏专用基准和标准化评估使得进展难以追踪，系统间比较难以进行。作为第十一届对话系统技术挑战赛（Eleventh Dialog Systems Technology Challenge）的一部分，本挑战赛道引入了一个基准，旨在评估人机客服与顾客真实服务交互场景下客户意图的自动归纳方法。我们提出了两个子任务以逐步解决意图自动归纳问题及相应的评估方法。随后我们给出了三个适用于任务评估的数据集并提出了简单基线。最后，我们总结了该挑战赛的提交与结果，共收到来自 34 支队伍的提交。
引用
@article{arxiv.2304.12982,
title = {Intent Induction from Conversations for Task-Oriented Dialogue Track at DSTC 11},
author = {James Gung and Raphael Shu and Emily Moeng and Wesley Rose and Salvatore Romeo and Yassine Benajiba and Arshit Gupta and Saab Mansour and Yi Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.12982},
year = {2023}
}
备注
18 pages, 1 figure. Accepted at the DSTC 11 Workshop to be located at SIGDIAL 2023