研究任务型对话系统，首先得从数据集采集说起，学术界需要公开的数据集来证明模型的效果，工业界更需要以数据集为基础来构建更鲁棒的对话系统，那么业界成熟的对话系统数据集有哪些呢，对于多轮，如何更科学的采集数据减少错误呢，本文调研了一些近来一些方案供参考。
WoZ&MultiWOZ
A Network-based End-to-End Trainable Task-oriented Dialogue System提出了woz framework Neural Belief Tracker: Data-Driven Dialogue State Tracking 在woz基础上添加了两个域，命名为woz2.0
WoZ是比较早期的对话数据集，也提出了一种对话数据集采集方法：既然要训练人机对话的模型，让机器像人一样自然的交流，那么我就用人来回复，自然就能够生产拟人的对话交互。这是出发点，采集过程中会告诉标注人员用户目标，然后标注人员开始与系统对话，这里的系统也是一个人，然后两个人对话生成多轮对话流。一句话就是human2human。主要也就是界面展示的开发，user和wizard都是由众包来填写，例如：
user
user: 给出实体(infrom, request)，查看历史对话和任务描述，给出适当的回应句子。 如下图
在这里插入图片描述wizard
在这里插入图片描述网页给出一个表格，众包工作人员需要浏览对话历史记录。
- 通过在本回合解释用户输入填写表单（顶部绿色），并根据历史记录和数据库结果键入适当的响应（ 底部绿色）。 提交表单时更新数据库搜索结果。 表单可以分为infrom slot和可request slot，包含state tracker所需的所有标签。
- 还需要输出回应
其优势在于：
每个人按轮次来标注，需要查看历史对话记录。使得数据的采集可以并行，减少标注者等待时间。
主要缺点：
- 可能不会涵盖所有的交互。（人主导）
- 可能包含不适合用作培训数据的对话（例如，如果群众工作者使用过于简单化或过于复杂的语言）
- 对话注释中可能有错误，需要开发人员过滤和清洗。
Self-play
刚刚也说到人人交互由人主导，对话交互覆盖、准确性等会有一些问题，那么有些文章就提出通过用户模拟器和系统交互生产对话outline，由模板转化为自然语言对话flow，然后通过众包来复述对话。部分方法还会采用bootstrapping方法，通过这部分生成的数据，再训练模拟器，生成更好的会话，再来总包复述。数据集包含：
M2M:
Building a conversational agent overnight with dialogue self-play, 代码 Dialogue Learning with Human Teaching and Feedback in End-to-End Trainable Task-Oriented Dialogue Systems
通过自动化任务无关的步骤以减少建立对话数据集所需的代价，主要包含以下模块
- 对话开发者提供任务Schema(intents&Slots)和API客户端，
- 自动机器人(User Bot&System bot)生成对话轮廓Outlines，（一个agenda based用户模拟器和一个基于有限状态机器的system agent）
- 众包重写成自然语言表达并验证slot span。
- 在数据集上用监督学习训练对话模型。
M2M框架图
生成大纲与段落的示例。
在这里插入图片描述
用户根据M2M生成的outline，来生成真正的对话数据集。
SGD
Towards Scalable Multi-Domain Conversational Agents: The Schema-Guided Dialogue Dataset
也是通过用户模拟和系统进行交互生成outline，通过模板生成简单会话，然后众包进行复述生成更像人的对话数据集，训练集包含16个域，而测试集包含18个域，这里测试集就要求模型具备跨域可迁移的能力。
对于数据集，其中的service、slots、intents除了名字、是否类别槽位，还有一段描述，其实是希望通过描述中更多的信息来获得其向量化表达，比如将描述用一个编码器进行embedding，提升其跨域能力。
例子如下：
在这里插入图片描述Tree DST
Conversational Semantic Parsing for Dialog State Tracking
也是通过用户模拟和系统进行交互生成对话流，然后众包复述会话。区别在于将之前的dst通过句法解析的方式来建模。不过看最近貌似这种方式对于支持更多更复杂功能的语音助手流行，包括亚马逊的ASML，阿里的KAMR都有点将扁平的结构化表达转化为类树形的结构。
例子如图：
在这里插入图片描述DSTC
https://zhuanlan.zhihu.com/p/200747822
来源：Amazon Mechanical Turk
dstc其实算是一个比较早的数据集，但是一直在更新，所以留到最后来讲，前期主要是通过human-machine的交互来收集对话数据集，来源是Amazon Mechanical Turk，不同点在于它还包含了automatic speech recognition (ASR)的候选集，更接近于真实情况，因为真实的语音助手就是要面对来自于asr的错误噪声等，需要在这种情况下尽量做出正确的用户反馈。数据集较多，特别是后面一次会有多个任务的数据集，也没有全了解。
- DstC1: 5个slot（路线，出发点，重点，日期，时间），用户目标在对话过程中不会发生变化。
- DSTC2/3: 餐馆预订，用户查询满足特定条件下的餐馆的某些信息（电话、地址等），用户目标会在对话过程中发生变化。样例: https://colips.org/workshop/dstc4/data_sample_pilot.html
- DSTC4/5 ：人人交互，旅游信息查询，dstc5在4的基础上增加了多语言。
- DSTC6: 包含了三个任务：
- End-to-End Goal Oriented Dialog Learning
- End-to-End Conversation Modeling
- Dialogue Breakdown Detection
- DSTC7: 也是三个任务：(1) Sentence Selection: using the Ubuntu corpus and Flex Data: Student – Advisor dialogues, (2) Sentence Generation and (3) Audio Visual Scene-aware dialog.
- DSTC8：包含四个任务：(1) Multi-domain Task Completion, (2) NOESIS II: Predicting Responses, Identifying Success, and Managing Complexity in Task-Oriented Dialogue, (3) Audio Visual Scene-Aware Dialog Track, and (4) Scalable Schema-Guided Dialogue State Tracking.
- DSTC9: 包含 (1) Beyond Domain APIs: Task-oriented Conversational Modeling with Unstructured Knowledge Access, (2) Multi-domain Task-oriented Dialog Challenge II, (3) Interactive Evaluation of Dialog, and (4) SIMMC: Situated Interactive Multi-Modal Conversational AI
- DSTC10: 包含1) multi-domain dialogue state tracking and 2) task-oriented conversational modeling with unstructured knowledge access
Towards Scalable Multi-Domain Conversational Agents: The Schema-Guided Dialogue Dataset
中文
千言
2020 CCF BDCI 千言：多技能对话：收集了一系列公开的开放域对话数据，并对数据进行了统一的整理以及提供了统一的评测方式，期望从多个技能、多个领域的角度对模型效果进行综合评价
目前中文数据集看到还比较少，SMP也出过一些单轮对话数据集，总体上还是不如英文丰富。
