递归推理解决多域对话状态跟踪

"本文主要介绍了一种基于递归推理的多域对话状态跟踪方法，旨在解决在多领域对话中对话状态跟踪的挑战。该方法通过递归推理机制，能够更好地理解和处理对话历史中的交互性和进展性，同时解决由固定本体和开放词汇表建模带来的问题，以及跨域依赖关系、错误累积和引用共享等复杂情况。在MultiWOZ2.1数据集上的实验表明，这种方法在性能上优于现有的DST方法，提供了更合理的对话引用和可解释的槽共引用。" 多域对话状态跟踪（DST）是对话系统中的核心组件，它负责跟踪用户在不同领域的目标。传统的DST方法通常在单一领域内操作，但在实际应用中，用户的需求往往涉及多个领域，这就需要DST具备处理跨领域对话的能力。然而，跨领域对话带来了诸多挑战，如对话历史的复杂性、本体的局限性和错误传播。 递归推理机制（ReInf）是为了解决这些问题而提出的创新解决方案。它允许对话代理逐步分析对话历史，直到有足够的信心预测特定槽位的值。这一过程不仅考虑当前的对话回合，还回溯之前的对话信息，以便捕捉到对话的动态变化和潜在的跨域依赖关系。例如，用户在预订餐厅后可能需要预订出租车，这两个领域的决策可能存在相互影响。 在ReInf中，模型特别关注共同引用和值共享问题，这是多域对话中常见的现象。通过递归地处理域与槽之间的关系，模型能够识别并解决这些复杂情况，从而减少错误传播和提高预测准确性。此外，这种方法还强调了结果的可解释性，使得对话过程更加透明，有利于系统的调试和优化。 在MultiWOZ2.1，这是一个广泛使用的多领域对话数据集上，进行了定量和定性实验。实验结果证实了基于递归推理的DST方法在性能上显著优于其他方法，它能够有效地处理对话引用和槽共引用，提高了对话系统的整体效能。 递归推理机制为多域对话状态跟踪提供了一种强大的工具，它能够适应对话的交互性和进展性，处理跨域依赖关系，以及管理错误传播。这种方法的引入对于提升对话系统的理解和响应能力具有重要意义，为构建更加智能和用户友好的多领域对话系统奠定了基础。