直播 | DSTC 8“基于Schema的对话状态追踪”竞赛冠军方案解读

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随着人工智能和对话技术的发展，多领域人机对话系统已广泛应用于各类在线服务场景，如订餐、订票、打车、旅游线路查询、新闻查询推荐等。由于用户需求复杂，需要进行多轮陈述，还可能在对话过程中不断修改或完善需求。因此，通过对话状态追踪（Dialog State Tracking）来确定用户目标，是辅助对话策略决策的一个关键步骤。

基于寿险业务场景需求，平安人寿 AI 团队重点攻关对话式机器人技术，自主研发多款业界领先 AI 应用。凭借在对话系统方面的技术积累以及丰富的业务场景应用经验，团队在“第八届对话系统挑战赛（DSTC 8）”中，斩获包括“基于 Schema 的对话状态追踪”在内的三项任务评测世界第一。该任务要求解决对话系统的状态追踪问题，难点在于 zero-shot learning 缺乏训练语料，是业界公认的难题。

团队提出了基于机器阅读理解技术的状态追踪算法框架 paDST（Dialogue State Tracking as Machine Reading Comprehension)，创新性运用完全端到端的 MRC-DST 和 WD-DST 模型，来完成整个对话追踪任务。结合大规模语料预训练的 XLNet 模型和 roBERTa 模型来实现对话状态追踪，最终实现准确率达到 86.53%，取得第一名佳绩。 

本次直播将围绕该竞赛方案进行详细解读。

赛事简介：对话系统挑战赛 DSTC 由微软、卡内基梅隆大学的科学家于 2013 年发起，旨在带动学术与工业界在对话技术上的提升，在对话领域具有极高的权威性和知名度。平安人寿 AI 团队在 DSTC 8 中斩获“基于 Schema 的对话状态追踪”、“端到端的问答预测”以及“面向多领域端到端对话系统”三项赛事世界第一，并受邀在 AAAI 2020 workshop 发表论文。

直播信息

分享主题： DSTC 8“基于 Schema 的对话状态追踪”竞赛冠军方案解读 

分享时间： 2020 年 6 月 18 日（周四）19:00 

课程提纲：  

• 任务介绍 

• 对话追踪槽位分析 

• MRC-DST 与 WD-DST 介绍

• 实验结果与分析

• 总结和 DST 展望 

课程亮点：

• 创新性使用端到端的阅读理解模型解决不可枚举槽追踪问

• 联合 RoBERTa 和特征工程，将 Wide & Deep 思想用于解决可枚举槽追踪问题

• 大规模预训练模型在 DSTC 8 应用中的一些 Trick

嘉宾介绍

 马跃  / 平安人寿高级算法工程师  

马跃，平安人寿人工智能研发团队高级算法工程师 ，本硕毕业于北京邮电大学，主要研究方向为自然语言处理、人机对话系统。

直播地址 & 交流群

本次直播将在 PaperWeekly B 站直播间进行，扫描下方海报二维码或点击阅读原文即可免费观看。线上分享结束后，嘉宾还将在直播交流群内实时 QA，在 PaperWeekly 微信公众号后台回复「PW Live」，即可获取入群通道。

B 站直播间：

https://live.bilibili.com/14884511

合作伙伴

· 关于平安人寿AI团队 ·

平安人寿AI团队积极探索前沿技术在保险场景的落地应用，主攻机器学习/深度学习、自然语言处理、知识图谱、计算机视觉、智能推荐等核心AI技术，并基于寿险业务特性搭建了一套业界领先对话式机器人系统，研发多个业界领先AI应用，现已大规模落地并持续发挥价值。 

客户服务方面 ，打造客户金融服务助理金管家AskBob，提供业务咨询和在线办理的智能客服功能、智能保顾、投保助手和生活管家等功能；推出了行业首个多模态合成的AI视频机器人、行业首个智慧续收AI外呼机器人等。 

代理人管理方面 ，推出了服务于代理人线上展业并提供实时AI辅助的智能拜访助手、行业首个大规模运用的AI面试官、个性化场景化实战模拟的人机对练式AI陪练、业务员个人助理机器人代理人AskBob，为代理人提供全面的职业培养和销售支持。 

团队注重学术创新及技术沉淀，迄今共摘得7项国际顶尖AI竞赛世界冠军，包括国际权威NLP大赛SemEval2020、第八届对话系统技术挑战赛DSTC8、斯坦福大学机器阅读理解竞赛SQuAD 2.0等；发表顶级学术会议论文10余篇，覆盖IJCAI、 ICME、CIKM等国际人工智能领域顶会。 

想要挖掘这个宝藏团队的更多精彩，欢迎关注「平安寿险PAI」，技术干货、产品应用独家分享、招聘信息最新速递… 期待更多交流与碰撞，一起AI~

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