대화 상태 추적을 위한 수정 가능한 생성

목표 지향 대화 시스템에서 최근의 대화 상태 추적(다이얼로그 상태 추적, DST) 기법은 이전 대화 상태를 기반으로 현재 대화 턴의 대화 상태를 단일 패스 생성하는 경향이 있다. 이러한 모델이 현재 턴에서 범한 오류는 다음 턴으로 전파되기 쉬우며, 오류 전파(error propagation) 문제를 야기한다. 본 논문에서는 대화 상태 추적을 위한 새로운 이중 패스 생성 기법인 ‘수정 가능한 생성을 통한 대화 상태 추적(AMENDABLE GENERATION FOR DIALOGUE STATE TRACKING, AG-DST)’을 제안한다. 제안한 AG-DST는 다음과 같은 두 단계의 생성 과정을 포함한다: (1) 현재 턴의 대화 내용과 이전 대화 상태를 기반으로 원시적인 대화 상태를 생성하고, (2) 첫 번째 단계에서 생성된 원시 대화 상태를 수정하는 과정이다. 추가적인 수정 생성 단계를 통해 모델은 원시 대화 상태에 여전히 남아 있는 오류를 수정함으로써 보다 강건한 대화 상태 추적 능력을 학습하게 된다. 이 과정은 이중 검증(double-checking) 과정에서 검토자(reviser)의 역할을 수행하며, 불필요한 오류 전파를 완화한다. 실험 결과, AG-DST는 다수의 활성 DST 데이터셋(MultiWOZ 2.2 및 WOZ 2.0)에서 기존의 방법들을 크게 능가하며, 새로운 최고 성능(state-of-the-art)을 달성하였다.