Ein sequenz-zu-Sequenz-Ansatz für die Dialogzustandsverfolgung

Diese Arbeit befasst sich mit der Dialogzustandsverfolgung (Dialogue State Tracking, DST) in aufgabenorientierten Dialogsystemen. Obwohl in letzter Zeit erhebliche Fortschritte erzielt wurden, stellt die Entwicklung eines hochwirksamen DST-Moduls weiterhin eine herausfordernde Aufgabe dar. In dieser Arbeit wird ein neuer Ansatz zur Dialogzustandsverfolgung vorgestellt, der als Seq2Seq-DU bezeichnet wird und die DST als ein Sequenz-zu-Sequenz-Problem formaliert. Seq2Seq-DU setzt zwei auf BERT basierende Encoder ein, um jeweils die Äußerungen im Dialog und die Beschreibungen der Schemata zu kodieren, einen Aufmerksamkeitsmechanismus, um die Aufmerksamkeiten zwischen den Äußerungs- und Schemabelegungen zu berechnen, sowie einen Decoder, um Zeiger zu generieren, die den aktuellen Dialogzustand repräsentieren. Seq2Seq-DU weist folgende Vorteile auf: Es kann Absichten, Slots und Slotwerte gemeinsam modellieren; es kann die reichhaltigen Darstellungen von Äußerungen und Schemata auf Basis von BERT nutzen; es kann effektiv mit kategorischen und nicht-kategorischen Slots sowie mit unbekannten Schemata umgehen. Zudem kann Seq2Seq-DU auch im NLU-Modul (Natural Language Understanding) eines Dialogsystems eingesetzt werden. Experimentelle Ergebnisse auf Benchmark-Datensätzen unter verschiedenen Bedingungen (SGD, MultiWOZ2.2, MultiWOZ2.1, WOZ2.0, DSTC2, M2M, SNIPS und ATIS) zeigen, dass Seq2Seq-DU die bestehenden Methoden übertrifft.