Precision: 16.84Recall: 9.72F1: 11.43
Papers with Code · CC BY-SA 4.0
Dialogue
Dialogue is notoriously hard to evaluate. Past approaches have used human evaluation.
개요는 각 항목의 일부입니다. 위 탭에서 전체 기록을 페이지별로 탐색할 수 있습니다.
벤치마크
Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.
Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
데이터셋
72개논문
Slot Accuracy: 0.973Joint SA: 0.600Inform: 75.1Inform_mct: 90.8
mauve: 0.968
Perplexity: 32.48
relevance (human): 2.72interest (human): 2.53
BLEU-1: 49.581BLEU-2: 39.24Distinct-1: 1.44Distinct-2: 8.89
라이브러리
Papers with Code 리더보드 row에 연결된 구현 저장소입니다.
하위 태스크
VD
Visual Dialog
DU
Dialogue Understanding
DS
Dialogue State Tracking
DG
Dialogue Generation
DA
Dialogue Act Classification
TD
Task-Oriented Dialogue Systems
CD
Conversation Disentanglement
ED
End-To-End Dialogue Modelling
PD
Problem-Solving Deliberation
ER
Empathetic Response Generation
GD
Goal-Oriented Dialog
IE
Interactive Evaluation of Dialog