Abstrakt
Představujeme AARGH, komplexní dialogový systém orientovaný na úkoly, který kombinuje vyhledávací a generativní přístupy v jediném modelu a jehož cílem je zlepšit řízení dialogu a lexikální rozmanitost výstupů. Model obsahuje novou metodu výběru odpovědí založenou na trénovacím cíli zohledňujícím akce a zjednodušenou architekturu vyhledávání s jedním enkodérem, které nám umožňují vytvořit end-to-end model s generováním obohaceným o vyhledávání, kde vyhledávání a generování sdílí většinu parametrů.
Na datové sadě MultiWOZ ukazujeme, že náš přístup produkuje rozmanitější výstupy při zachování nebo zlepšení výkonu sledování stavu a generování odpovědi z kontextu ve srovnání s nejmodernějšími referenčními modely. Translated with www.DeepL.com/Translator (free version)