Zero-shot Multi-Domain Dialog State Tracking Using Descriptive Rules

Autores
Altszyler Lemcovich, Edgar Jaim; Brusco, Pablo; Basiou, Nikoletta; Byrnes, John; Vergyri, Dimitra
Año de publicación
2020
Idioma
inglés
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
In this work, we present a framework for incorporating descriptive logical rules in state-of-the-art neural networks, enabling them to learn how to handle unseen labels without the introduction of any new training data. The rules are integrated into existing networks without modifying their architecture, through an additional term in the network’s loss function that penalizes states of the network that do not obey the designed rules.As a case of study, the framework is applied to an existing neuralbased Dialog State Tracker. Our experiments demonstrate that the inclusion of logical rules allows the prediction of unseen labels, without deteriorating the predictive capacity of the original system.
Fil: Altszyler Lemcovich, Edgar Jaim. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina
Fil: Brusco, Pablo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación en Ciencias de la Computación; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina
Fil: Basiou, Nikoletta. Sri International; Estados Unidos
Fil: Byrnes, John. Sri International; Estados Unidos
Fil: Vergyri, Dimitra. Sri International; Estados Unidos
Materia
ZERO-SHOT LEARNING
DIFFERENTIABLE LOGIC
NEURAL NETWORKS
DIALOG SYSTEMS
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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