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TaSL：通过任务技能定位和整合进行持续对话状态跟踪
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一个任务导向对话系统的连续学习基准，通过时间添加新的领域和功能。实验证明，基于残余适配器的结构方法和简单的回放策略表现良好，但比多任务学习基线差。揭示了不同连续学习方法在参数使用和内存大小方面的权衡。发布了基准测试和基线，推动更多研究。
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关键要点
- 提出了一个任务导向对话系统的连续学习基准，允许通过时间添加新领域和功能。
- 在四个不同设置下连续学习了37个领域，包括意图识别、状态跟踪、自然语言生成和端到端。
- 实现并比较了多个已有的持续学习基线，提出了一种基于残余适配器的结构方法。
- 实验结果表明，所提出的方法和简单的回放策略表现良好，但不及多任务学习基线。
- 揭示了不同连续学习方法在参数使用和内存大小方面的权衡，影响对话系统设计。
- 发布了基准测试和基线，以推动更多研究方向。
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