SSD_PLATE (Sub-Slot Dialogue dataset license plate number domain)

可以通过对话中的多轮交互逐段提供槽值，尤其是对于一些重要信息，例如电话号码和姓名。这是日常生活中普遍存在的现象，但在以往的工作中却很少关注。为了填补这一空白，本文定义了一个名为基于子槽的面向任务的对话（SSTOD）的新任务，并构建了一个中文对话数据集SSD，以促进对SSTOD的研究。该数据集包括来自四个不同领域的总共 40K 对话和 500K 话语：中文姓名、电话号码、身份证号码和车牌号码。数据用子槽值、槽值、对话状态和动作进行了很好的注释。我们在 SSTOD 中发现了一些新的语言现象和交互方式，这对为任务构建对话代理提出了严峻挑战。我们在 SSTOD 上测试了三个最先进的对话模型，发现它们无法在四个域中的任何一个域上很好地处理任务。我们还通过以插件方式涉及槽知识来研究改进的模型。应该做更多的工作来应对在现实生活中广泛存在的 SSTOD 提出的新挑战。