A Sequence-to-Sequence Model for User Simulation in Spoken Dialogue\n Systems
Notice bibliographique
Résumé
User simulation is essential for generating enough data to train a\nstatistical spoken dialogue system. Previous models for user simulation suffer\nfrom several drawbacks, such as the inability to take dialogue history into\naccount, the need of rigid structure to ensure coherent user behaviour, heavy\ndependence on a specific domain, the inability to output several user\nintentions during one dialogue turn, or the requirement of a summarized action\nspace for tractability. This paper introduces a data-driven user simulator\nbased on an encoder-decoder recurrent neural network. The model takes as input\na sequence of dialogue contexts and outputs a sequence of dialogue acts\ncorresponding to user intentions. The dialogue contexts include information\nabout the machine acts and the status of the user goal. We show on the Dialogue\nState Tracking Challenge 2 (DSTC2) dataset that the sequence-to-sequence model\noutperforms an agenda-based simulator and an n-gram simulator, according to\nF-score. Furthermore, we show how this model can be used on the original action\nspace and thereby models user behaviour with finer granularity.\n
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».