基于预训练与注意力神经网络的具身任务型对话系统构建
计算与语言
2020-04-07 v1
摘要
NOESIS II挑战赛作为第8届对话系统技术挑战赛（DSTC 8）的Track 2，是DSTC 7的扩展。该赛道引入了对于构建已部署任务型对话系统至关重要的新元素。本文描述了我们在该挑战赛所有子任务上评估的系统。我们研究了将预训练注意力网络用于多轮对话系统的问题。同时，为保持对话系统的内在属性，提出了若干适配方法将预训练语言模型适配于多轮对话系统。在DSTC 8 Track 2发布的评估结果显示，我们提出的模型在子任务1中排名第四，在子任务2中排名第三，在子任务3和子任务4中分别排名第一。
引用
@article{arxiv.2004.01940,
title = {Pre-Trained and Attention-Based Neural Networks for Building Noetic Task-Oriented Dialogue Systems},
author = {Jia-Chen Gu and Tianda Li and Quan Liu and Xiaodan Zhu and Zhen-Hua Ling and Yu-Ping Ruan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.01940},
year = {2020}
}
备注
Accepted by AAAI 2020, Workshop on DSTC8