使用跨域潜在动作生成零快照对话框

赵天成,Maxine Eskenazi公司

摘要
本文介绍了零快照对话框生成（ZSDG），作为向神经对话框系统迈出的一步，该系统可以用最少的数据即时推广到新的情况。ZSDG需要一个端到端的生成性对话系统来推广到一个新的领域，该领域只提供了领域描述，没有可用的培训对话框。然后提出了一种新的学习框架——动作匹配。该算法可以学习一个跨域嵌入空间，该空间对对话响应的语义进行建模，从而使神经对话生成模型能够推广到新的领域。我们在两个数据集上评估了我们的方法，一个是新的合成对话数据集，另一个是现有的人机多域对话数据集。实验结果表明，我们的方法能够在学习对话模型方面取得优异的性能，能够快速地将其行为适应新的领域，并预示着未来的研究前景。
选集ID:
W18-5001型
体积：
第19届SIG对话与对话年会会议记录
月份：
七月
年份：
2018
地址：
澳大利亚墨尔本
编辑：
小马塔尼,黛安·利特曼,Kai Yu公司,亚历克斯·帕潘格里斯,劳伦斯·卡文登,中野美雄
地点：
SIGDIAL公司
SIG公司：
SIGDIAL公司
出版商：
计算语言学协会
注：
页：
1–10
语言：
网址：
https://aclantology.org/W18-5001
内政部：
10.18653/v1/W18-5001
双钥匙：
引用（ACL）：
赵天成和Maxine Eskenazi。2018使用跨域潜在动作生成零快照对话框.英寸SIGdial第19届年度对话与对话会议记录，第1-10页，澳大利亚墨尔本。计算语言学协会。
引用（非正式）：
使用跨域潜在动作生成零快照对话框（Zhao&Eskenazi，SIGDIAL 2018）
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PDF格式：
https://aclantology.org/W18-5001.pdf
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