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【2h】

Chat Detection in an Intelligent Assistant: Combining Task-oriented and Non-task-oriented Spoken Dialogue Systems

机译：智能助手中的聊天检测：结合任务导向和   非任务导向的口语对话系统

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摘要

Recently emerged intelligent assistants on smartphones and home electronics(e.g., Siri and Alexa) can be seen as novel hybrids of domain-specifictask-oriented spoken dialogue systems and open-domain non-task-oriented ones.To realize such hybrid dialogue systems, this paper investigates determiningwhether or not a user is going to have a chat with the system. To address thelack of benchmark datasets for this task, we construct a new dataset consistingof 15; 160 utterances collected from the real log data of a commercialintelligent assistant (and will release the dataset to facilitate futureresearch activity). In addition, we investigate using tweets and Web searchqueries for handling open-domain user utterances, which characterize the taskof chat detection. Experiments demonstrated that, while simple supervisedmethods are effective, the use of the tweets and search queries furtherimproves the F1-score from 86.21 to 87.53.
机译：可以将最近出现的智能手机和家用电器上的智能助手（例如Siri和Alexa）视为面向特定领域的面向任务的口语对话系统和开放域非面向任务的新型对话系统。本文调查确定用户是否要与系统聊天。为了解决此任务的基准数据集的不足，我们构造了一个由15个组成的新数据集；从商业智能助手的真实日志数据中收集了160句话（并将释放数据集以促进将来的研究活动）。此外，我们调查了使用推文和Web搜索查询来处理开放域用户话语的情况，这些话语表征了聊天检测的任务。实验表明，尽管简单的监督方法是有效的，但使用推文和搜索查询将F1分数从86.21进一步提高到87.53。

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