CQR (Contextual Query Rewrite)

我们提出了上下文查询重写 (CQR) 数据集，用于多领域面向任务的口语对话系统，它是斯坦福对话语料库的扩展 (Eric et al., 2017a)。虽然以前的方法通过学习候选转换来解决不同模式的问题（Naik 等人，2018），但我们将参考解析任务建模为用户查询重构任务，其中对话状态被序列化为自然语言查询，可以由下游口语理解系统执行。

We present a Contextual Query Rewriting (CQR) dataset for multi-domain task-oriented spoken dialogue systems, which is an extension of the Stanford Dialogue Corpus (Eric et al., 2017a). While prior approaches addressed diverse modalities by learning candidate transformations (Naik et al., 2018), we model the referential resolution task as a user query rewriting task, where dialogue states are serialized into natural language queries executable by downstream spoken language understanding systems.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

CQR (Contextual Query Rewrite) 是一个用于多领域面向任务的口语对话系统的数据集，扩展自斯坦福对话语料库，将参考解析任务建模为用户查询重构任务。该数据集由约翰霍普金斯大学、新墨西哥大学和Amazon Alexa AI于2019年发布。