문제 정의 (왜 하는지?)

Week2 Special Mission에 대한 실험결과

CHAN-DST

• slot imbalance 문제를 해결하고자 adaptive objective를 도입.
• a contextual hierarchical attention network (CHAN)를 사용 : dislogue history에서 relevant context를 찾기 위함. → 각 턴의 발화로부터 word-level 관련 정보 검색 → contextual representation으로 encode → 모든 context표현을 turn-level관련 정보로 집계한 후 word-level 정보와 합친 output 생성.
• state transition prediction task

Definition

• $T$ : turn
• $U_t$ : user utterance of turn t
• $R_t$ : system response of turn t
• $X$ : {$(U_1, R_1), ... , (U_T, R_T)$}
• $B_t$ : {$(s, v_t), s \in S$}
• $S$ : set of slots $v_t$ : corresponding value of the slot $s$ slot : concatenation of a domain name and a slot name

Contextual Hierarchical Attention Network