一、基于规则的DST

二、基于模型的DST

At a high level, given a dialog context and a candidate slot- value pair, our model outputs a score indicating the relevance of the candidate.

In other words, the approach is similar to a sentence pair classiﬁcation task.

The ﬁrst input corresponds to the dialog context, and it consists of the system utterance from the previous turn and the user utterance from the cur- rent turn. The two utterances are separated by a [SEP] token.
The second input is the candidate slot-value pair. We simply represent the candidate pair as a sequence of tokens (words or pieces of words).

At each turn, the proposed BERT-based model is used to estimate the probability score of every candidate slot-value pair.After that, only pairs with predicted probability equal to at least 0.5 are chosen as the ﬁnal prediction for the turn.

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