某中心宣布新增对话建模挑战赛

第十届对话系统技术挑战赛（DSTC10）新增赛道将针对噪声语音环境。

2021年8月5日

某中心宣布启动名为"基于知识的任务型口语对话建模"的新研究挑战，旨在提升对话AI在涉及噪声语音输入的真实场景中的鲁棒性。该挑战已被接纳为第十届对话系统技术挑战赛（DSTC10）的赛道，这是推动对话系统发展的领先研究挑战赛的最新一届。

该挑战包含两个赛道：对话状态追踪和基于知识的任务型对话建模。两者的目标都是开发在输入为真实语音信号（而不仅是文本）时仍能良好工作的模型。

对话状态追踪是对话研究领域最广泛研究的问题之一，涉及在整个对话过程中估计和跟踪用户目标。某中心在去年的DSTC上引入了基于知识的任务型对话建模，其目标是利用在线信息补充通过特定应用程序接口（API）获取的信息。例如，基于对话的酒店预订代理可以获取房间价格和可用性等信息，但如果预订房间的顾客询问酒店停车费用，代理可能需要从酒店网站的常见问题解答（FAQ）中检索该信息。

大多数关于这两个问题的研究都使用仅包含书面对话的公共数据集，这导致最终模型与涉及语音输入的实际应用场景之间存在差距。在新挑战中，参赛者将使用任何公共数据为其中一项或两项任务开发对话系统，其中大部分数据仍由书面对话组成。然而，最终评估将使用语音数据，鼓励参赛团队专注于构建鲁棒的系统。

“该挑战的目标是弥合学术研究与实际应用之间的差距，“某机构Alexa AI组织的高级应用科学家表示，“希望激励开发在实践中更鲁棒的对话系统算法，这是以往挑战和数据集未涉及的。”

DSTC自2011年起每年举办。去年，某中心的"非结构化知识访问的任务型对话建模"赛道是最成功的赛道，共有24个团队提交了105个参赛系统。今年，某中心的提案再次被选为DSTC的四个主要赛道之一。挑战参赛报名将开放至9月21日，欢迎来自学术界、工业界以及非营利和政府部门的研究团队参与。某中心已开源开发数据、评估脚本和基线系统，供挑战参赛者及该领域其他研究人员使用。

研究领域 对话AI

标签 对话、数据集开发、挑战赛

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