Recurrent Neural Networks for Dialogue State Tracking

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F16%3A10335513" target="_blank" >RIV/00216208:11320/16:10335513 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Recurrent Neural Networks for Dialogue State Tracking

Popis výsledku v původním jazyce

This paper discusses models for dialogue state tracking using recurrent neural networks (RNN). We present experiments on the standard dialogue state tracking (DST) dataset, DSTC2. On the one hand, RNN models became the state of the art models in DST, on the other hand, most state-of-the-art models are only turn-based and require dataset-specific preprocessing (e.g. DSTC2-specific) in order to achieve such results. We implemented two architectures which can be used in incremental settings and require almost no preprocessing. We compare their performance to the benchmarks on DSTC2 and discuss their properties. With only trivial preprocessing, the performance of our models is close to the state-of- the-art results.

Název v anglickém jazyce

Recurrent Neural Networks for Dialogue State Tracking

Popis výsledku anglicky

This paper discusses models for dialogue state tracking using recurrent neural networks (RNN). We present experiments on the standard dialogue state tracking (DST) dataset, DSTC2. On the one hand, RNN models became the state of the art models in DST, on the other hand, most state-of-the-art models are only turn-based and require dataset-specific preprocessing (e.g. DSTC2-specific) in order to achieve such results. We implemented two architectures which can be used in incremental settings and require almost no preprocessing. We compare their performance to the benchmarks on DSTC2 and discuss their properties. With only trivial preprocessing, the performance of our models is close to the state-of- the-art results.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/LK11221" target="_blank" >LK11221: Vývoj metod pro návrh statistických mluvených dialogových systémů</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2016

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceedings of the 16th ITAT: Slovenskočeský NLP workshop (SloNLP 2016)

ISBN

978-1-5370-1674-0

ISSN

1613-0073

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

5

Strana od-do

63-67

Název nakladatele

CreateSpace Independent Publishing Platform

Místo vydání

Bratislava, Slovakia

Místo konání akce

Tatranské Matliare, Slovakia

Datum konání akce

17. 9. 2016

Typ akce podle státní příslušnosti

CST - Celostátní akce

Kód UT WoS článku

—