A Two-Step Neural Dialog State Tracker for Task-Oriented Dialog Processing
المؤلفون المشاركون
Park, Seong-Bae
Kim, A-Yeong
Song, Hyun-Je
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-10-18
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Dialog state tracking in a spoken dialog system is the task that tracks the flow of a dialog and identifies accurately what a user wants from the utterance.
Since the success of a dialog is influenced by the ability of the system to catch the requirements of the user, accurate state tracking is important for spoken dialog systems.
This paper proposes a two-step neural dialog state tracker which is composed of an informativeness classifier and a neural tracker.
The informativeness classifier which is implemented by a CNN first filters out noninformative utterances in a dialog.
Then, the neural tracker estimates dialog states from the remaining informative utterances.
The tracker adopts the attention mechanism and the hierarchical softmax for its performance and fast training.
To prove the effectiveness of the proposed model, we do experiments on dialog state tracking in the human-human task-oriented dialogs with the standard DSTC4 data set.
Our experimental results prove the effectiveness of the proposed model by showing that the proposed model outperforms the neural trackers without the informativeness classifier, the attention mechanism, or the hierarchical softmax.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Kim, A-Yeong& Song, Hyun-Je& Park, Seong-Bae. 2018. A Two-Step Neural Dialog State Tracker for Task-Oriented Dialog Processing. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130781
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Kim, A-Yeong…[et al.]. A Two-Step Neural Dialog State Tracker for Task-Oriented Dialog Processing. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2018 (2018), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130781
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Kim, A-Yeong& Song, Hyun-Je& Park, Seong-Bae. A Two-Step Neural Dialog State Tracker for Task-Oriented Dialog Processing. Computational Intelligence and Neuroscience. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130781
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1130781
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر