dstc
v1
資料曾經託管在 http://camdial.org/~mh521/dstc/ 上
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原始挑戰結果:
對話狀態追蹤挑戰 2 和 3 (DSTC2&3) 是研究挑戰,重點是提高追蹤語音對話系統狀態的技術水準。狀態跟踪,有時稱為信念跟踪,是指隨著對話的進展準確估計用戶的目標。準確的狀態追蹤是可取的,因為它提供了對語音識別中的錯誤的穩健性,並有助於減少對話等時間過程中語言固有的歧義。
在這些挑戰中,參與者獲得了帶有標籤的對話語料庫來開發狀態追蹤演算法。然後,追蹤器在一組常見的保留對話上進行評估,這些對話在一周內發布,未標記。
這個語料庫是使用 Amazon Mechanical Turk 收集的,由兩個領域的對話組成:餐廳資訊和旅遊資訊。旅遊資訊包含餐廳訊息,包括酒吧、咖啡館等以及多個新時段。使用該數據進行了兩輪評估:
用於訓練的對話框有完整的標籤;使用者轉錄、使用者對話行為語義和對話狀態都被註釋。 (因此,該語料庫也適合口語理解研究。)
欲了解更多詳細信息,請參閱手冊。
@inproceedings { henderson2014second ,
title = { The second dialog state tracking challenge } ,
author = { Henderson, Matthew and Thomson, Blaise and Williams, Jason D } ,
booktitle = { Proceedings of the 15th annual meeting of the special interest group on discourse and dialogue (SIGDIAL) } ,
pages = { 263--272 } ,
year = { 2014 }
}
@inproceedings { henderson2014third ,
title = { The third dialog state tracking challenge } ,
author = { Henderson, Matthew and Thomson, Blaise and Williams, Jason D } ,
booktitle = { 2014 IEEE Spoken Language Technology Workshop (SLT) } ,
pages = { 324--329 } ,
year = { 2014 } ,
organization = { IEEE }
}
@article { williams2014dialog ,
title = { The dialog state tracking challenge series } ,
author = { Williams, Jason D and Henderson, Matthew and Raux, Antoine and Thomson, Blaise and Black, Alan and Ramachandran, Deepak } ,
journal = { AI Magazine } ,
volume = { 35 } ,
number = { 4 } ,
pages = { 121--124 } ,
year = { 2014 }
}
@article { williams2016dialog ,
title = { The dialog state tracking challenge series: A review } ,
author = { Williams, Jason and Raux, Antoine and Henderson, Matthew } ,
journal = { Dialogue & Discourse } ,
volume = { 7 } ,
number = { 3 } ,
pages = { 4--33 } ,
year = { 2016 }
}