qqywm的博客

数据集：Multi-Domain Wizard-of-Oz 数据集 (MultiWOZ)，一个完全标记的人类与人类书面对话的集合，跨越多个领域和主题。在 10k 个对话的大小上，它至少比以前所有带注释的面向任务的语料库大一个数量级。...

Open Vocabulary-based DST基于开放词表的状态解码器直接从对话中找出或者生成槽值运行在MultiWOZ 2上的Open Vocabulary-based DST模型，包括TRADE、DSTreader、COMER、NADST、ML-BST等等一般思想是运行autoregressive generation算法来生成槽值。TRADE模型体现了encoder-decoder framework的潜力，但在计算上效率不高，因为它在每一turn为全部slots生成values。.

SLU：把自然语言转换成机器可以处理的领域(domain)/意图(intention) 和槽植对(slot-value pairs)，他的输入是代表用户输入Utterance的Xn，输出是Un。Xn就是用户说的话，一般是几个到几十个词。Un=（In, Zn), In是intention，Zn是槽植对。In=f(Xn) , 就是意图分类，一般分类方法都行，也可采用DBN、DCN等方法。Zn=f(Xn)，Zn = { 1, 2, 3…}，是序列标准问题，传统的CRF、HMM都行，RNN...