[论文笔记][SIGDIAL-2013]Deep Neural Network Approach for the Dialog State Tracking Challenge

一、Model

1.St,s

2.Feature Function

3.Input

model对历史对话的信息重点放在前T轮,也就是t-T+1到当前轮次t,对于每个轮次都根据特征函数抽取了信息。此外T轮之前的信息,作者可能认为参考意义不是很大,因此直接将t-T+1轮之前的特征直接做了一个总和,单独作为一个输入。

4.Output

对于不属于St的槽用exp(B),而属于St的槽用exp(E(t,v)),求出两种概率(softmax归一化)。

二、Refs

paper

任务型对话(二)—— DST(对话状态追踪)

梳理|对话系统中的DST

0