7 天前
用于情境化对话智能体的多模态上下文嵌入学习
{Kee-Eung Kim, Kangwook Lee, Haebin Shin, Youngjune Lee, Jinhyeon Kim, Yoonhyung Kim, Ran Han, Minho Park, Yunseon Choi, Oh Joon Kwon, Haeju Lee}
摘要
情境化交互式多模态对话（SIMMC）2.0旨在构建能够处理复杂多模态输入的虚拟购物助手，即同时理解物体的视觉外观与用户的语言表达。该任务包含四个子任务：多模态消歧（MM-Disamb）、多模态指代消解（MM-Coref）、多模态对话状态追踪（MM-DST）以及响应检索与生成。尽管许多面向任务的对话系统通常分别处理各个子任务，本文提出一种联合学习的多模态编码器-解码器架构，能够融合视觉输入，并在单一模型中同步完成全部四项任务，从而提升整体效率。该方法在第十届对话系统技术挑战赛（DSTC10）中，凭借单一统一模型在MM-Coref与响应检索子任务中夺得冠军，并在其余两个子任务中获得提名亚军，为多模态任务导向对话系统这一新兴领域设立了新的基准。