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UNO-DST: 利用无标签数据进行零样本对话状态跟踪

💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。

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内容提要

该研究通过联合和自我训练方法，将零样本对话状态跟踪转化为少样本对话状态跟踪，利用目标域中的无标签数据，有效提高了对话状态跟踪模型的训练和微调，在 MultiWOZ 的所有领域中，平均联合目标准确率提高了 8%。

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异常提醒：让数据主动报警
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四类高价值场景：内容、客服、办公、数据
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