[ Skip to the content ]

Institute of Formal and Applied Linguistics

at Faculty of Mathematics and Physics, Charles University, Prague, Czech Republic


[ Back to the navigation ]

Publication


Year 2017
Type in proceedings
Status accepted
Language English
Author(s) Vodolán, Miroslav Kadlec, Rudolf Kleindienst, Jan
Title Hybrid Dialog State Tracker with ASR Features
Czech title Hybridní State Tracker pro Dialog s ASR Featurami
Proceedings 2017: Stroudsburg, PA, USA: EACL 2017: Proceedings of the 15th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics, volume 2: Short Papers
Pages range 205-210
Supported by 2016-2019 GAUK 11705/2016 (Řízení dialogu v otevřených doménách s využitím znalostních grafů.)
Czech abstract Tento článek představuje hybridní dialog state tracker, rozšířený o trénovatelnou jednotku zpracování přirozeného jazyka (SLU). Naše architektura je inspirována belief trackery založenými na neuronových sítích. Tento přístup navíc rozšiřujeme o derivovatelná prvidla, která umožní end-to-end trénink. Tato pravidla umožní našemu trackeru lépe generalizovat v porovnání s trackery založenými pouze na strojovém učení. Pro evaluaci používáme Dialog State Tracking Challenge (DSTC) 2 - populární dataset využívaný pro srovnání výkonnosti belief trackerů. Podle informací, které máme, náš tracker dosahuje state-of-the-art výsledků ve třech ze čtyř kategorií datasetu DSTC2.
English abstract This paper presents a hybrid dialog state tracker enhanced by trainable Spoken Language Understanding (SLU) for slot-filling dialog systems. Our architecture is inspired by previously proposed neural-network-based belief-tracking systems. In addition, we extended some parts of our modular architecture with differentiable rules to allow end-to-end training. We hypothesize that these rules allow our tracker to generalize better than pure machine-learning based systems. For evaluation, we used the Dialog State Tracking Challenge (DSTC) 2 dataset - a popular belief tracking testbed with dialogs from restaurant information system. To our knowledge, our hybrid tracker sets a new state-of-the-art result in three out of four categories within the DSTC2.
Specialization linguistics ("jazykověda")
Confidentiality default – not confidential
Open access no
ISBN* 978-1-945626-35-7
Address* Stroudsburg, PA, USA
Month* April
Venue* Valencia Conference Center
Publisher* Association for Computational Linguistics
Institution* Universitat Politécnica de València
Creator: Common Account
Created: 2/26/17 9:00 PM
Modifier: Common Account
Modified: 3/31/17 2:48 PM
***

Content, Design & Functionality: ÚFAL, 2006–2016. Page generated: Tue Sep 26 01:56:17 CEST 2017

[ Back to the navigation ] [ Back to the content ]

100% OpenAIRE compliant