본 논문은 다중 도메인 대화 상태 추적을 위한 확장 가능한 프레임워크를 제시합니다. 사전 학습된 BERT 모델을 활용하여 새로운 도메인에 쉽게 적응할 수 있도록 제로샷 일반화 성능을 달성합니다. SGD 데이터셋 평가 결과, 기존 모델 대비 성능 향상을 확인했습니다.
대화 상태 추적(DST)은 작업 지향 대화 시스템의 핵심 구성 요소로, 각 대화 턴마다 사용자 의도 또는 대화 상태를 추정합니다. Google Assistant, Siri, Alexa와 같은 인기 있는 대화 시스템은 많은 서비스와 API를 지원해야 하므로 시스템의 확장성에 대한 관심이 높아지고 있습니다.
특히 훈련 데이터가 부족한 도메인에서는 다른 도메인의 기존 지식을 이전하는 기능이 매우 중요합니다. 제안하는 시스템은 기존 모델보다 뛰어난 성능을 보이며, 새로운 도메인에 추가 훈련 없이 빠르게 적응할 수 있습니다.