We present ShopTalk, a multi-turn conversational faceted search system for shopping that is designed to handle large and complex schemas that are beyond the scope of state of the art slot-filling systems. ShopTalk decouples dialog management from fulfillment, thereby allowing the dialog understanding system to be domain-agnostic and not tied to the particular shopping application. The dialog understanding system consists of a deep-learned Contextual Language Understanding module, which interprets user utterances, and a primarily rules-based Dialog-State Tracker (DST), which updates the dialog state and formulates search requests intended for the fulfillment engine. The interface between the two modules consists of a minimal set of domain-agnostic "intent operators," which instruct the DST on how to update the dialog state. ShopTalk was deployed in 2020 on the Google Assistant for Shopping searches.


翻译:我们提出ShoppalTalk, 这是一种多端对话面对面的购物搜索系统, 旨在处理超出最先进空档充填系统范围的大型复杂图案。 ShopTalk decouples 对话框管理从实现到实现, 从而允许对话理解系统成为域不可知的系统, 而不是与特定购物应用程序挂钩。 对话理解系统包括一个深层次学习的“ 背景语言理解” 模块, 该模块解释用户的语句, 以及一个主要基于规则的“ 对话- 状态跟踪” (DST), 该模块更新了对话框状态, 并设计了用于实现引擎的搜索请求 。 这两个模块的界面由一套最起码的域名“ 意向操作员” 组成, 指导 DST 如何更新对话状态 。 2020年, StopTalk 被安排在谷歌搜索助理上, 用于购物搜索 。

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