预训练模型STAR问题之任务型对话系统中意图识别的问题如何解决

简介: 预训练模型STAR问题之任务型对话系统中意图识别的问题如何解决

问题一:CGoDial数据集中流程式对话(FBD)覆盖了哪些场景和domain?

CGoDial数据集中流程式对话(FBD)覆盖了哪些场景和domain?


参考回答:

CGoDial数据集中流程式对话(FBD)覆盖了住保、交管、政务和高速收费4种场景,共计37个domain。


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问题二:CGoDial数据集中包含哪些基线模型?

CGoDial数据集中包含哪些基线模型?


参考回答:

CGoDial数据集中除了基于Chinese-T5,CDial-GPT等中文预训练模型提供了基线效果外,还基于UniLM架构和1亿的论坛对话语料预训练了一个预训练对话模型,提供了更具有竞争力的基线。


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问题三:CGoDial数据集和相关代码是否开源?

CGoDial数据集和相关代码是否开源?


参考回答:

是的,CGoDial数据集和相关的代码均会在近期开源,以推进中文领域任务对话技术的发展。


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问题四:意图识别在任务型对话系统中扮演什么角色?

意图识别在任务型对话系统中扮演什么角色?


参考回答:

意图识别是任务型对话系统的重要能力,它使得系统能够正确理解和识别用户的对话意图,从而为用户提供相应的服务或完成特定的任务。


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问题五:封闭世界假设对意图识别的影响是什么?

封闭世界假设对意图识别的影响是什么?


参考回答:

封闭世界假设认为数据是静态的,且只考虑一个固定的意图集合。然而,在实际应用中,用户可能会提出未经过训练的未知意图,这导致封闭世界假设不成立,从而限制了意图识别系统的泛化能力。


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