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对话状态跟踪的转折级主动学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文提出了一种新颖的逐轮主动学习框架，用于对话状态跟踪。通过主动选择对话中的轮次进行注释，解决了收集大量逐轮标注对话数据的高成本和低效率问题。实验结果表明选择性注释对话轮次的有效性，同时使用显著较少的标注数据，可以实现与传统训练方法相当的DST性能，为注释新的对话数据提供了更高效的方式。
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关键要点
- 提出了一种新颖的逐轮主动学习框架用于对话状态跟踪 (DST)。
- 通过主动选择对话中的轮次进行注释，解决了收集大量逐轮标注对话数据的高成本和低效率问题。
- 实验结果表明选择性注释对话轮次的有效性。
- 使用显著较少的标注数据，可以实现与传统训练方法相当的 DST 性能。
- 为注释新的对话数据提供了更高效的方式。
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