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@inproceedings{du-etal-2024-qa, title = "{QA}-Driven Zero-shot Slot Filling with Weak
Supervision Pretraining", author = "Du, Xinya and He, Luheng and Li, 4️⃣ Qi and Yu, Dian
and Pasupat, Panupong and Zhang, Yuan", editor = "Zong, Chengqing and Xia, Fei and Li,
Wenjie 4️⃣ and Navigli, Roberto", booktitle = "Proceedings of the 59th Annual Meeting of
the Association for Computational Linguistics and the 11th 4️⃣ International Joint
Conference on Natural Language Processing (Volume 2: Short Papers)", month = aug, year
= "2024", address = "Online", 4️⃣ publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "//aclanthology/2024.acl-short.83", doi = "10.18653/v1/2024.acl-short.83",
pages = "654--664", abstract = "Slot-filling is an 4️⃣ essential component for building
task-oriented dialog systems. In this work, we focus on the zero-shot slot-filling
problem, where the model 4️⃣ needs to predict slots and their values, given utterances from
new domains without training on the target domain. Prior methods 4️⃣ directly encode slot
descriptions to generalize to unseen slot types. However, raw slot descriptions are
often ambiguous and do not 4️⃣ encode enough semantic information, limiting the models{'}
zero-shot capability. To address this problem, we introduce QA-driven slot filling
(QASF), which 4️⃣ extracts slot-filler spans from utterances with a span-based QA model. We
use a linguistically motivated questioning strategy to turn descriptions 4️⃣ into
questions, allowing the model to generalize to unseen slot types. Moreover, our QASF
model can benefit from weak supervision 4️⃣ signals from QA pairs synthetically generated
from unlabeled conversations. Our full system substantially outperforms baselines by
over 5{\%} on the 4️⃣ SNIPS benchmark.", }
type="family">Du type="text">author type="given">Luheng authority="marcrelator" 4️⃣ type="text">author type="personal"> type="family">Li type="text">author type="given">Dian authority="marcrelator" type="text">author type="personal"> type="family">Pasupat type="text">author type="given">Yuan authority="marcrelator" type="text">author type="family">Zong type="text">editor 4️⃣ type="given">Fei authority="marcrelator" type="text">editor type="personal"> type="family">Li type="text">editor type="given">Roberto authority="marcgt">conference publication is an essential component for building task-oriented dialog systems. In this work, 4️⃣ we focus on the zero-shot slot-filling problem, where the model needs to predict slots and their values, given utterances from 4️⃣ new domains without training on the target domain. Prior methods directly encode slot descriptions to generalize to unseen slot types. 4️⃣ However, raw slot descriptions are often ambiguous and do not encode enough semantic information, limiting the models’ zero-shot capability. To 4️⃣ address this problem, we introduce QA-driven slot filling (QASF), which extracts slot-filler spans from utterances with a span-based QA model. 4️⃣ We use a linguistically motivated questioning strategy to turn descriptions into questions, allowing the model to generalize to unseen slot 4️⃣ types. Moreover, our QASF model can benefit from weak supervision signals from QA pairs synthetically generated from unlabeled conversations. Our 4️⃣ full system substantially outperforms baselines by over 5% on the SNIPS benchmark. type="doi">10.18653/v1/2024.acl-short.83 4️⃣ %0 Conference Proceedings %T QA-Driven Zero-shot Slot Filling with Weak Supervision Pretraining 4️⃣ %A Du, Xinya %A He, Luheng %A Li, Qi %A Yu, Dian %A Pasupat, Panupong %A Zhang, Yuan %Y Zong, 4️⃣ Chengqing %Y Xia, Fei %Y Li, Wenjie %Y Navigli, Roberto %S Proceedings of the 59th Annual Meeting of the Association 4️⃣ for Computational Linguistics and the 11th International Joint Conference on Natural Language Processing (Volume 2: Short Papers) %D 2024 %8 4️⃣ August %I Association for Computational Linguistics %C Online %F du-etal-2024-qa %X Slot-filling is an essential component for building task-oriented dialog 4️⃣ systems. In this work, we focus on the zero-shot slot-filling problem, where the model needs to predict slots and their 4️⃣ values, given utterances from new domains without training on the target domain. Prior methods directly encode slot descriptions to generalize 4️⃣ to unseen slot types. However, raw slot descriptions are often ambiguous and do not encode enough semantic information, limiting the 4️⃣ models’ zero-shot capability. To address this problem, we introduce QA-driven slot filling (QASF), which extracts slot-filler spans from utterances with 4️⃣ a span-based QA model. We use a linguistically motivated questioning strategy to turn descriptions into questions, allowing the model to 4️⃣ generalize to unseen slot types. Moreover, our QASF model can benefit from weak supervision signals from QA pairs synthetically generated 4️⃣ from unlabeled conversations. Our full system substantially outperforms baselines by over 5% on the SNIPS benchmark. %R 10.18653/v1/2024.acl-short.83 %U //aclanthology/2024.acl-short.83 4️⃣ %U //doi/10.18653/v1/2024.acl-short.83 %P 654-664 próxima:brazino777 foguete anterior:como apostar no big senna on linecassino da blazer
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