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直播 | DSTC 8“基于Schema的对话状态追踪”竞赛冠军方案解读

發(fā)布時間:2024/10/8 44 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 直播 | DSTC 8“基于Schema的对话状态追踪”竞赛冠军方案解读 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

「PW Live」是 PaperWeekly 的學術(shù)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(chǎn)生更大的價值。

隨著人工智能和對話技術(shù)的發(fā)展,多領(lǐng)域人機對話系統(tǒng)已廣泛應(yīng)用于各類在線服務(wù)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(tài)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(guān)鍵步驟。


基于壽險業(yè)務(wù)場景需求,平安人壽 AI 團隊重點攻關(guān)對話式機器人技術(shù),自主研發(fā)多款業(yè)界領(lǐng)先 AI 應(yīng)用。憑借在對話系統(tǒng)方面的技術(shù)積累以及豐富的業(yè)務(wù)場景應(yīng)用經(jīng)驗,團隊在“第八屆對話系統(tǒng)挑戰(zhàn)賽(DSTC 8)”中,斬獲包括“基于 Schema 的對話狀態(tài)追蹤”在內(nèi)的三項任務(wù)評測世界第一。該任務(wù)要求解決對話系統(tǒng)的狀態(tài)追蹤問題,難點在于 zero-shot learning 缺乏訓練語料,是業(yè)界公認的難題。

團隊提出了基于機器閱讀理解技術(shù)的狀態(tài)追蹤算法框架 paDST(Dialogue State Tracking as Machine Reading Comprehension),創(chuàng)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(wù)。結(jié)合大規(guī)模語料預訓練的 XLNet 模型和 roBERTa 模型來實現(xiàn)對話狀態(tài)追蹤,最終實現(xiàn)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(tǒng)挑戰(zhàn)賽 DSTC 由微軟、卡內(nèi)基梅隆大學的科學家于 2013 年發(fā)起,旨在帶動學術(shù)與工業(yè)界在對話技術(shù)上的提升,在對話領(lǐng)域具有極高的權(quán)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(tài)追蹤”、“端到端的問答預測”以及“面向多領(lǐng)域端到端對話系統(tǒng)”三項賽事世界第一,并受邀在 AAAI 2020 workshop 發(fā)表論文。

直播信息

分享主題:DSTC 8“基于 Schema 的對話狀態(tài)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(wù)介紹?

  • 對話追蹤槽位分析?

  • MRC-DST 與 WD-DST 介紹

  • 實驗結(jié)果與分析

  • 總結(jié)和 DST 展望?

課程亮點:

  • 創(chuàng)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(lián)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(guī)模預訓練模型在 DSTC 8 應(yīng)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(fā)團隊高級算法工程師,本碩畢業(yè)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(tǒng)。

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點擊閱讀原文即可免費觀看。線上分享結(jié)束后,嘉賓還將在直播交流群內(nèi)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(jié)

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(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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