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基于模式引导和焦点损失的对话状态追踪算法
文献摘要：
为解决以往对话状态追踪算法只能处理少数对话现象,且没有考虑到这些对话现象在数据集中分布不平衡的问题,提出一种基于模式引导和焦点损失的对话状态追踪算法.利用模式将槽位划分为可分类和不可分类,将用户表达归纳为4种现象(词汇多样性、未知值、值共享和推荐接受),以利于合理地填充对应槽位;使用焦点损失函数保证难样本得到充分训练.在大规模任务型对话数据集MultiWOZ 2.2上进行大量消融实验,验证了模型的可行性和算法的有效性.
文献关键词：
对话状态追踪;多领域;模式引导的对话;数据不平衡;焦点损失
中图分类号：
作者姓名：
朱若尘;杨长春;张登辉
作者机构：
常州大学 计算机与人工智能学院,江苏 常州 213159;浙江树人大学 信息科技学院,浙江 杭州 310015
文献出处：
引用格式：
[1]朱若尘;杨长春;张登辉-.基于模式引导和焦点损失的对话状态追踪算法)[J].计算机工程与设计,2022(11):3143-3148
A类：
模式引导的对话
B类：
对话状态追踪,追踪算法,能处,分布不平衡,利用模式,槽位,词汇多样性,以利于,焦点损失函数,难样本,任务型,MultiWOZ,消融实验,和算,数据不平衡
AB值：
0.340166
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