Tento článek představuje novou úlohu na využití dat od uživatelů dialogových systémů v konverzacích člověk-stroj. Tato úloha se zaměřuje na sběr denotací extrahováním z přirozených vět získaných v průběhu dialogu.
Motivace spočívá v potřebě velkého monžství trénovacích dat pro vývoj Q&A dialogových systémů, přičemž získání těchto dat je obvykle těžké a nákladné. Získávání denotací při interakcích s uživateli například umožňuje online vylepšování komponent pro porozumění přirozenému jazyku a zjednodušit sběr trénovacích dat.
Tento článek také prezentuje výsledky evaluace několika přístupů k extrakci denotací zahrnující modely založené na neuronových sítích s attention architekturou.