《EGOS-DST：对话现象感知和模式引导的一步对话状态追踪算法》

技术简介：

为了平衡过度依赖本体和完全舍弃本体两种极端方式，近期的对话状态追踪工作专注于混合方式。目前，这些混合方式忽略了一些特殊现象，比如值共享和推荐接受。此外，被广泛使用的槽位门机制使模型很难并行处理槽位，并且还会将误差传播到槽值生成步骤。针对以上问题，提出一种新的混合方式，它能够处理多样性表达、未知值、值共享和推荐接受4种不同对话现象。通过修改候选值集合和模型输入，模型不再依赖槽位门机制并且能够一步并行处理槽位。实验结果显示，模型在英文数据集MultiWOZ2.2和2.3上分别达到了57.7%和59.5%的联合目标准确率，在中文数据集RiSAWOZ上达到了68.1%，并且推理一次仅需10ms。最后还分析了模型的鲁棒性，在MultiWOZ2.2上的结果显示即使推荐错误率达到15%，联合目标准确率仍有55.4%。

研发人员：朱若尘;杨长春;张登辉;