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Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Dialogue State Tracking

Dialogue › Dialogue State Tracking 39 평가 기록 7 datasets

Dialogue state tacking consists of determining at each turn of a dialogue the full representation of what the user wants at that point in the dialogue, which contains a goal constraint, a set of requested slots, and the user's dialogue act.

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
AG-DST
Joint: 91.37
논문 코드
RASAT+PICARD
question match accuracy: 55.7interaction match accuracy: 26.5
논문 코드
Seq2Seq-DU-w/oSchema
Joint: 85
논문 코드
PaCE
Slot F1: 87.0Act F1: 97.1
논문 코드
DeepStruct multi-task w/ finetune
Joint Acc: 54.2
논문 코드
PaCE
Categorical Accuracy: 92.2Non-Categorical Accuracy: 43.4Overall: 39.2
논문 코드
SGP-DST (base)
MultiWOZ (Joint Goal Acc): 57.6
논문 코드

데이터셋

7개
Wizard-of-OzCoSQLSecond dialogue state tracking challengeSIMMC2.0MULTIWOZ 2.1MMConvMULTIWOZ 2.2

논문

라이브러리

Papers with Code 리더보드 row에 연결된 구현 저장소입니다.

github.com/chiahsuan156/dst-as-prompting 1 논문
github.com/cgraywang/deepstruct 1 논문
github.com/google-research-datasets/simulated-dialogue 1 논문
github.com/kolk/MODELING-ASR-AMBIGUITY-FOR-NEURAL-DIALOGUE-STATE-TRACKING-USING-WORD-CONFUSION-NETWORKS 1 논문
github.com/renll/StateNet 1 논문
github.com/salesforce/glad 1 논문
github.com/smartyfh/MultiWOZ2.4 1 논문
github.com/sweetalyssum/Seq2Seq-DU 1 논문