KddRES：面向定制对话系统的餐厅多级知识驱动对话数据集

与具有粗粒度信息的CrossWOZ（中文）和MultiWOZ（英文）数据集相比，目前尚无能妥善处理细粒度和层次化级别信息的数据集。在本文中，我们发布首个面向香港餐厅的粤语知识驱动对话数据集KddRES（KddRES: A Multi-level Knowledge-driven Dialogue Dataset for Restaurant），其将多轮对话中的信息 grounding 到一家特定餐厅。我们的语料包含0.8k对话，来源于不同地区具有多种风格的10家餐厅。此外，我们设计了细粒度槽位和意图以更好地捕获语义信息。基准实验与数据统计分析方法显示了我们数据集的多样性和丰富标注。我们相信KddRES的发布可作为当前对话数据集的必要补充，且更适宜并有益于社会中的中小企业（SMEs），例如为每家餐厅构建定制对话系统。语料与基准模型已公开可用。