摘要
面向任务的对话系统通常采用对话状态追踪（Dialogue State Tracking, DST）来表征用户的意图，该过程涉及填充预定义槽位（slot）的取值。尽管已有诸多方法被提出，但多数方法依赖于针对特定任务设计的架构以及专用分类器。近年来，基于预训练语言模型的通用架构在该任务上取得了优异成果。本文提出一种语言建模方法的新变体，通过基于模式（schema）的提示（prompting）机制，实现对任务感知的对话历史编码，该编码可同时适用于类别型与非类别型槽位。为进一步提升性能，我们还引入了模式描述（schema descriptions）作为提示的补充，这些描述源自领域内自然存在的知识，有助于增强模型对任务上下文的理解。所提出的完全生成式系统在MultiWOZ 2.2基准上达到当前最优性能，并在另外两个基准（MultiWOZ 2.1和M2M）上也展现出具有竞争力的表现。相关数据与代码将公开发布于 https://github.com/chiahsuan156/DST-as-Prompting。