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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, 🌻 Qi and Yu, Dian

and Pasupat, Panupong and Zhang, Yuan", editor = "Zong, Chengqing and Xia, Fei and Li,

Wenjie 🌻 and Navigli, Roberto", booktitle = "Proceedings of the 59th Annual Meeting of

the Association for Computational Linguistics and the 11th 🌻 International Joint

Conference on Natural Language Processing (Volume 2: Short Papers)", month = aug, year

= "2024", address = "Online", 🌻 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 🌻 essential component for building

task-oriented dialog systems. In this work, we focus on the zero-shot slot-filling

problem, where the model 🌻 needs to predict slots and their values, given utterances from

new domains without training on the target domain. Prior methods 🌻 directly encode slot

descriptions to generalize to unseen slot types. However, raw slot descriptions are

often ambiguous and do not 🌻 encode enough semantic information, limiting the models{'}

zero-shot capability. To address this problem, we introduce QA-driven slot filling

(QASF), which 🌻 extracts slot-filler spans from utterances with a span-based QA model. We

use a linguistically motivated questioning strategy to turn descriptions 🌻 into

questions, allowing the model to generalize to unseen slot types. Moreover, our QASF

model can benefit from weak supervision 🌻 signals from QA pairs synthetically generated

from unlabeled conversations. Our full system substantially outperforms baselines by

Proceedings of 🌻 the 59th Annual Meeting of</p> <p> the Association for Computational Linguistics and the 11th International Joint</p> <p> Conference on Natural Language Processing 🌻 (Volume 2: Short Papers)

is an essential component for building task-oriented dialog systems. In this work, 🌻 we

focus on the zero-shot slot-filling problem, where the model needs to predict slots and

their values, given utterances from 🌻 new domains without training on the target domain.

Prior methods directly encode slot descriptions to generalize to unseen slot types.

🌻 However, raw slot descriptions are often ambiguous and do not encode enough semantic

information, limiting the models’ zero-shot capability. To 🌻 address this problem, we

utterances with a span-based QA model. 🌻 We use a linguistically motivated questioning

strategy to turn descriptions into questions, allowing the model to generalize to

unseen slot 🌻 types. Moreover, our QASF model can benefit from weak supervision signals

from QA pairs synthetically generated from unlabeled conversations. Our 🌻 full system

Slot Filling with Weak Supervision Pretraining 🌻 %A Du, Xinya %A He, Luheng %A Li, Qi %A

Yu, Dian %A Pasupat, Panupong %A Zhang, Yuan %Y Zong, 🌻 Chengqing %Y Xia, Fei %Y Li,

Wenjie %Y Navigli, Roberto %S Proceedings of the 59th Annual Meeting of the Association

🌻 for Computational Linguistics and the 11th International Joint Conference on Natural

Language Processing (Volume 2: Short Papers) %D 2024 %8 🌻 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 🌻 systems. In this work, we focus on the

zero-shot slot-filling problem, where the model needs to predict slots and their

🌻 values, given utterances from new domains without training on the target domain. Prior

methods directly encode slot descriptions to generalize 🌻 to unseen slot types. However,

information, limiting the 🌻 models’ zero-shot capability. To address this problem, we

utterances with 🌻 a span-based QA model. We use a linguistically motivated questioning

strategy to turn descriptions into questions, allowing the model to 🌻 generalize to

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from QA pairs synthetically generated 🌻 from unlabeled conversations. Our full system

I refer to all the days as "Bonus Days." Now that I am in my golden years I refer to them as "Double Bonus Days!"