[人工智能]Gavin老师Transformer直播课感悟 - 基于Transformer的Scalable对话状态管理模型BERT-DST详解

一、概述

        本文围绕下面这篇论文介绍一种新的基于BERT的对话管理系统BERT-DST（Dialogue State Tracking）。从标题强调的关键字”Scalable”可以看出，它是一种可伸缩的对话系统，所谓端到端，就是从用户对话输入到系统响应输出的这样一个过程。

        在DST系统里，一个没有被解决的重要问题是关于动态实体(ontology，如电影，餐馆)和看不见的slots值的可伸缩性，slots是一种session级别的全局变量，存在于每个对话任务的所有的turns里，slot是一个key-value pair。在架构设计时，需要考虑如何设置slots以及什么时候可以获得slots的值来推动对话的进行，如果没有slots的值，在后面查询数据库或者跟其它系统进行交互时，就会因为缺少限定条件而无法获得期望的结果或者是不正确的结果。另外如果缺少了上下文，获得的slots的值也是

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