DSTC6 End to End Conversation Modeling

DSTC6: แทร็กการสร้างแบบจำลองการสนทนาจากต้นทางถึงปลายทาง

การลงทะเบียน

กรุณาลงทะเบียน: https://goo.gl/forms/Fxy061gHuSOZGC1i2

ข่าว

• ชุดวิเคราะห์ประเมินผล: 19 ม.ค. 2561

  แพ็คเกจประกอบด้วยข้อมูลอ้างอิงทั้งหมดที่สร้างโดยมนุษย์ 11 คน สมมติฐานของระบบ 20 ระบบ และผลการประเมินในแทร็กการสร้างแบบจำลองการสนทนาแบบ end-to-end ของ DSTC6 https://www.dropbox.com/s/oh1trbos0tjzn7t/dstc6_t2_evalue.tgz

• ดาวน์โหลดข้อมูลการฝึกอบรมอย่างเป็นทางการ: 7-18 กันยายน 2560

• การกระจายข้อมูลทดสอบ: 25 กันยายน 2017

• ส่ง: 8 ต.ค. 2017

คำอธิบายแทร็ก

1. งานหลัก (บังคับ): กล่องโต้ตอบการบริการลูกค้าโดยใช้ Twitter

   (*) มีเครื่องมือในการดาวน์โหลดข้อมูล Twitter และแปลงเป็นรูปแบบกล่องโต้ตอบจากข้อมูล

   งาน A: ข้อมูลการฝึกอบรมทั้งหมดหรือบางส่วนจะถูกนำมาใช้ในการฝึกโมเดลการสนทนา

   งาน B: ข้อมูลเปิดใดๆ เช่น จากเว็บ สามารถใช้เป็นความรู้ภายนอกเพื่อสร้างประโยคที่ให้ข้อมูล แต่ไม่ควรทับซ้อนกับข้อมูลการฝึกอบรม การตรวจสอบ และการทดสอบที่ได้รับจากผู้จัดงาน

2. งานนำร่อง: กล่องโต้ตอบสถานการณ์ภาพยนตร์โดยใช้ OpenSubtitle

• โปรดอ้างอิงเอกสารต่อไปนี้หากคุณจะเผยแพร่ผลลัพธ์โดยใช้การตั้งค่านี้:

  https://arxiv.org/pdf/1706.07440.pdf

   @article{DSTC6_End-to-End_Conversation_Modeling,
    Author = {Chiori Hori and Takaaki Hori},
    Title = {End-to-end Conversation Modeling Track in DSTC6},    
    Journal = {arXiv:1706.07440},    
    Year = {2017}
  }
  

ขั้นตอนที่จำเป็น

การตระเตรียม

เครื่องมือส่วนใหญ่เขียนด้วยภาษา Python ซึ่งได้รับการทดสอบบน python2.7.6+ และ python3.4.1+ และสคริปต์ทุบตีบางตัวก็ใช้ในการรันเครื่องมือเหล่านั้นด้วย

ในการจัดเตรียมข้อมูล คุณจะต้องมีโมดูลหลามเพิ่มเติมดังต่อไปนี้:

• หก
• ทีคิวดีเอ็ม
• ไม่ทราบ

ซึ่งสามารถติดตั้งได้โดย

 pip install <module-name>

หรือ

 pip install <module-name> -t <some-directory>

โดยที่ <some-directory> เป็นไดเร็กทอรีที่เก็บโมดูล python และจำเป็นต้องเข้าถึงได้จาก python เช่น โดยการรวมไว้ในตัวแปรสภาพแวดล้อม PYTHONPATH

หากคุณลองใช้ระบบพื้นฐาน คุณจะต้องมี Chainer http://chainer.org ซึ่งเป็นชุดเครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึก เพื่อดำเนินการฝึกอบรมและประเมินโมเดลการสนทนาทางประสาท โปรดปฏิบัติตามคำแนะนำใน ChatbotBaseline/README.md

งานทวิตเตอร์

1. เตรียมชุดข้อมูลโดยใช้สคริปต์ collect_twitter_dialogs

    $ cd collect_twitter_dialogs
   $ collect.sh
   

   (จำเป็นต้องมีบัญชี Twitter และคีย์การเข้าถึงเพื่อเรียกใช้สคริปต์ ทำตามคำแนะนำใน collect_twitter_dialogs/README.md )

2. แยกชุดการฝึกอบรม การพัฒนา และการทดสอบออกจากข้อมูลกล่องโต้ตอบ Twitter ที่เก็บไว้

    $ cd ../tasks/twitter
   $ make_trial_data.sh
   

   หมายเหตุ: ข้อมูลที่แยกออกมาเป็นข้อมูลทดลองในขณะนี้

3. รันระบบพื้นฐาน (ไม่จำเป็น)

    $ cd ../../ChatbotBaseline/egs/twitter
   $ run.sh
   

   (ดู ChatbotBaseline/README.md )

งาน OpenSubtitles

1. ดาวน์โหลดข้อมูล OpenSubtitles2016

    $ cd tasks/opensubs
   $ wget http://opus.lingfil.uu.se/download.php?f=OpenSubtitles2016/en.tar.gz
   $ tar zxvf en.tar.gz
   

2. แยกชุดการฝึกอบรม การพัฒนา และการทดสอบออกจากข้อมูลคำบรรยายที่เก็บไว้

    $ make_trial_data.sh
   

   หมายเหตุ: ข้อมูลที่แยกออกมาเป็นข้อมูลทดลองในขณะนี้

3. รันระบบพื้นฐาน (ไม่จำเป็น)

    $ cd ../../ChatbotBaseline/egs/opensubs
   $ run.sh
   

   (ดู ChatbotBaseline/README.md )

ไดเร็กทอรีและไฟล์

• README.md : ไฟล์นี้
• งาน : การเตรียมข้อมูลสำหรับแต่ละงานย่อย
• collect_twitter_dialogs : สคริปต์เพื่อรวบรวมข้อมูลตัวสั่นด้วยความตื่นเต้น
• ChatbotBaseline : ระบบพื้นฐานรูปแบบการสนทนาทางประสาท

ข้อมูลการติดต่อ

คุณสามารถรับข้อมูลอัปเดตล่าสุดและเข้าร่วมการสนทนาในรายชื่อผู้รับจดหมาย DSTC

หากต้องการเข้าร่วมรายชื่อผู้รับอีเมล ให้ส่งอีเมลไปที่: ([email protected]) ใส่ "subscribe DSTC" ในเนื้อความของข้อความ (โดยไม่ต้องใส่เครื่องหมายคำพูด) หากต้องการโพสต์ข้อความ ให้ส่งข้อความของคุณไปที่: ([email protected])