LAD：作为零样本对话数据的语言模型
计算与语言
2022-08-01 v1 人工智能
摘要
为促进面向任务对话中的零样本泛化，本文提出语言模型作为数据（LAD）。LAD是一种用于创建多样且准确的合成数据的范式，其传达必要的结构约束并可用于训练下游神经对话模型。LAD利用GPT-3诱导语言多样性。LAD在零样本设定下于意图预测（+15%）、槽填充（+31.4 F-1）和下一动作预测（+11 F1）上取得显著性能提升。此外，交互式人工评估表明，使用LAD训练与用人对话训练具有竞争力。LAD已开源，代码与数据可在https://github.com/Shikib/lad获取。
引用
@article{arxiv.2207.14393,
title = {LAD: Language Models as Data for Zero-Shot Dialog},
author = {Shikib Mehri and Yasemin Altun and Maxine Eskenazi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.14393},
year = {2022}
}
备注
Accepted as a long paper to SIGDial 2022