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Using phone features to improve dialogue state tracking generalisation to unseen states

机译:使用电话功能改善对话状态跟踪概括到看不见的状态

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摘要

The generalisation of dialogue state trackingudto unseen dialogue states can be veryudchallenging. In a slot-based dialogue system,uddialogue states lie in discrete spaceudwhere distances between states cannot beudcomputed. Therefore, the model parametersudto track states unseen in the traininguddata can only be estimated from more generaludstatistics, under the assumption thatudevery dialogue state will have the same underlyingudstate tracking behaviour. However,udthis assumption is not valid. For example,udtwo values, whose associated conceptsudhave different ASR accuracy, mayudhave different state tracking performance.udTherefore, if the ASR performance of theudconcepts related to each value can be estimated,udsuch estimates can be used as generaludfeatures. The features will help to relateudunseen dialogue states to states seenudin the training data with similar ASR performance.udFurthermore, if two phoneticallyudsimilar concepts have similar ASRudperformance, the features extracted fromudthe phonetic structure of the concepts canudbe used to improve generalisation. Inudthis paper, ASR and phonetic structurerelatedudfeatures are used to improve theuddialogue state tracking generalisation toudunseen states of an environmental controludsystem developed for dysarthric speakers.ud
机译:对话状态跟踪的普遍性看不见的对话状态可能非常具有挑战性。在基于插槽的对话系统中,对话状态位于离散空间 ud,其中状态之间的距离无法 ud计算。因此,在假设每个对话状态都具有相同的基础 udstate跟踪行为的假设下,只能从更一般的 udstatistics估计训练 uddata中看不到的模型参数 udto跟踪状态。但是,此假设无效。例如, udtwo值(其关联概念具有不同的ASR精度)可能具有不同的状态跟踪性能。 ud因此,如果可以估算与每个值相关的 udconcept的ASR性能,则 ud此类估算可以用作一般 udfeatures。这些功能将有助于将 uduneen对话状态与具有类似ASR性能的训练数据中看到的 uding关联。 ud此外,如果两个语音 udlike概念具有相似的ASR udperformance,则从 udum概念的语音结构中提取的特征可以 udbe用于提高通用性。在本文中,ASR和与语音结构相关的 udfeatures用于将对话状态跟踪泛化改善为针对发音异常的说话者开发的环境控制 ud系统的 uduneen状态。

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