「PW Live」是 PaperWeekly 的學術直播間，旨在幫助更多的青年學者宣傳其最新科研成果。我們一直認為，單向地輸出知識并不是一個最好的方式，而有效地反饋和交流可能會讓知識的傳播更加有意義，從而產生更大的價值。

隨著人工智能和對話技術的發展，多領域人機對話系統已廣泛應用于各類在線服務場景，如訂餐、訂票、打車、旅游線路查詢、新聞查詢推薦等。由于用戶需求復雜，需要進行多輪陳述，還可能在對話過程中不斷修改或完善需求。因此，通過對話狀態追蹤（Dialog State Tracking）來確定用戶目標，是輔助對話策略決策的一個關鍵步驟。

基于壽險業務場景需求，平安人壽 AI 團隊重點攻關對話式機器人技術，自主研發多款業界領先 AI 應用。憑借在對話系統方面的技術積累以及豐富的業務場景應用經驗，團隊在“第八屆對話系統挑戰賽（DSTC 8）”中，斬獲包括“基于 Schema 的對話狀態追蹤”在內的三項任務評測世界第一。該任務要求解決對話系統的狀態追蹤問題，難點在于 zero-shot learning 缺乏訓練語料，是業界公認的難題。

團隊提出了基于機器閱讀理解技術的狀態追蹤算法框架 paDST（Dialogue State Tracking as Machine Reading Comprehension)，創新性運用完全端到端的 MRC-DST 和 WD-DST 模型，來完成整個對話追蹤任務。結合大規模語料預訓練的 XLNet 模型和 roBERTa 模型來實現對話狀態追蹤，最終實現準確率達到 86.53%，取得第一名佳績。?

本次直播將圍繞該競賽方案進行詳細解讀。

賽事簡介：對話系統挑戰賽 DSTC 由微軟、卡內基梅隆大學的科學家于 2013 年發起，旨在帶動學術與工業界在對話技術上的提升，在對話領域具有極高的權威性和知名度。平安人壽 AI 團隊在 DSTC 8 中斬獲“基于 Schema 的對話狀態追蹤”、“端到端的問答預測”以及“面向多領域端到端對話系統”三項賽事世界第一，并受邀在 AAAI 2020 workshop 發表論文。

直播信息

分享主題：DSTC 8“基于 Schema 的對話狀態追蹤”競賽冠軍方案解讀?

分享時間：2020 年 6 月 18 日（周四）19:00?

課程提綱：?

• 任務介紹?

• 對話追蹤槽位分析?

• MRC-DST 與 WD-DST 介紹

• 實驗結果與分析

• 總結和 DST 展望?

課程亮點：

• 創新性使用端到端的閱讀理解模型解決不可枚舉槽追蹤問

• 聯合 RoBERTa 和特征工程，將 Wide & Deep 思想用于解決可枚舉槽追蹤問題

• 大規模預訓練模型在 DSTC 8 應用中的一些 Trick

嘉賓介紹

?馬躍?/ 平安人壽高級算法工程師?

馬躍，平安人壽人工智能研發團隊高級算法工程師，本碩畢業于北京郵電大學，主要研究方向為自然語言處理、人機對話系統。

直播地址?& 交流群

本次直播將在 PaperWeekly B 站直播間進行，掃描下方海報二維碼或點擊閱讀原文即可免費觀看。線上分享結束后，嘉賓還將在直播交流群內實時 QA，在 PaperWeekly 微信公眾號后臺回復「PW Live」，即可獲取入群通道。

B 站直播間：

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的直播 | DSTC 8“基于Schema的对话状态追踪”竞赛冠军方案解读的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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