新颖槽位检测：面向任务型对话系统中未知槽位类型发现的基准
计算与语言
2021-06-01 v1
摘要
现有的槽位填充模型只能从有限的槽位集合中识别预定义的领域内槽位类型。在实际应用中，可靠的对话系统应当知道自己不知道什么。本文在任务型对话系统中引入了一项新任务——新颖槽位检测（NSD）。NSD 旨在基于领域内的训练数据发现未知或域外槽位类型，以增强对话系统的能力。此外，我们构建了两个公开的 NSD 数据集，提出了若干强 NSD 基线，并为未来工作建立了基准。最后，我们进行了详尽的实验和定性分析，以理解关键挑战并为未来方向提供新指导。
引用
@article{arxiv.2105.14313,
title = {Novel Slot Detection: A Benchmark for Discovering Unknown Slot Types in the Task-Oriented Dialogue System},
author = {Yanan Wu and Zhiyuan Zeng and Keqing He and Hong Xu and Yuanmeng Yan and Huixing Jiang and Weiran Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.14313},
year = {2021}
}
备注
Accepted by ACL2021