Knowledge-aware audio-grounded generative slot filling for limited annotated data

计算机科学 生成语法 稳健性(进化) 语音识别 发电机(电路理论) 框架(结构) 弹丸 人工智能 自然语言处理 基因 工程类 量子力学 有机化学 结构工程 物理 功率(物理) 化学 生物化学
作者
Guangzhi Sun,Chao Zhang,Ivan Vulić,Paweł Budzianowski,Philip C. Woodland
出处
期刊:Computer Speech & Language [Elsevier BV]
卷期号:89: 101707-101707
标识
DOI:10.1016/j.csl.2024.101707
摘要

Manually annotating fine-grained slot-value labels for task-oriented dialogue (ToD) systems is an expensive and time-consuming endeavour. This motivates research into slot-filling methods that operate with limited amounts of labelled data. Moreover, the majority of current work on ToD is based solely on text as the input modality, neglecting the additional challenges of imperfect automatic speech recognition (ASR) when working with spoken language. In this work, we propose a Knowledge-Aware Audio-Grounded generative slot filling framework, termed KA2G, that focuses on few-shot and zero-shot slot filling for ToD with speech input. KA2G achieves robust and data-efficient slot filling for speech-based ToD by (1) framing it as a text generation task, (2) grounding text generation additionally in the audio modality, and (3) conditioning on available external knowledge (e.g. a predefined list of possible slot values). We show that combining both modalities within the KA2G framework improves the robustness against ASR errors. Further, the knowledge-aware slot-value generator in KA2G, implemented via a pointer generator mechanism, particularly benefits few-shot and zero-shot learning. Experiments, conducted on the standard speech-based single-turn SLURP dataset and a multi-turn dataset extracted from a commercial ToD system, display strong and consistent gains over prior work, especially in few-shot and zero-shot setups.
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