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es un personaje del manga y anime Bleach. Es uno de los shinigamis más fuertes y ostenta el cargo de Capitán del Undécimo Escuadrón, cuyo Teniente es Yachiru Kusajishi, una pequeña niña de pelo rosa que suele ir colgada en el hombro de Kenpachi.

Apariencia
Zaraki es un hombre peculiar. Destaca entre los demás shinigami por varios aspectos; en primer lugar su altura y su constitución física le hacen un hombre imponente, a lo que hay que sumar su amenazante rostro que está surcado por una cicatriz vertical desde la frente al cuello. Además de eso, luce un extraño peinado en el cual utiliza fijador en exceso para erizarse su pelo y atar sus cascabeles a los mechones. Por muchos es considerado un demonio.

El haori de capitán que luce está recortado abruptamente por los hombros y la parte de abajo, además de esto utiliza el Shihakusho estándar sin ninguna otra modificación más que unas cuantas vendas en el tórax.

También destaca el parche que lleva en su ojo derecho, diseñado para absorber la enorme cantidad de reiatsu que desprende inconscientemente y limitarlo (esto es decisión del propio Kenpachi Zaraki), ya que si no llevara este elemento "destrozaría de tal manera a sus adversarios que no tendría tiempo de disfrutar el combate". Además de este parche, lleva unos cascabeles en el pelo para hacer ruido durante el combate, de esa manera su contrincante le localiza más fácilmente y la batalla se vuelve, según Kenpachi, más interesante.
En su reaparición durante la Saga del Agente Perdido , el aspecto de Kenpachi es prácticamente el mismo, con la diferencia de llevar el pelo más largo y despeinado, y de haber descartado los cascabeles que solía llevar en su cabello.

Personalidad
Kenpachi Zaraki en principio parece un ser desequilibrado que solo busca combates por pura diversión, sin embargo posteriormente se ve en él cierta profundidad, a pesar de su carácter se preocupa por sus subordinados, con los que tiene una buena relación. Es un gran amante de la lucha hasta el punto de que se divierte buscando enemigos fuertes como Nnoitra, Byakuya, Unohana o Ichigo.

Historia

Pasado
Kenpachi habitaba en el Distrito 80 del Rukongai, el más salvaje, violento y peligroso de todos. Ese Distrito se llama "Zaraki", y de ahí que él adoptase ese nombre, pues hasta entonces no tenía. "Kenpachi" es un título que se da a los shinigamis más fuertes de cada generación, y por eso lo añadió a su nombre. En ese ambiente aprendió a manejar la espada, a sobrevivir y hacerse más fuerte, matando a varios hombres bajo el filo de su espada. Tras una de esas batallas, se enfrentó contra la que entonces era capitana de la 11.ª División, Yachiru Unohana, a quién superaba ampliamente a pesar de ser solamente un niño. Sin embargo, al haber encontrado a alguien a quien podía llamar enemigo, inconscientemente selló su poder de lucha a un nivel extremo ya que al haber encontrado a alguien capaz de competir con su poder pensó que si la mataba no podría volver a luchar otra vez contra alguien así. Fue entonces cuando ambos recibieron una herida que posteriormente los caracterizaría.

En una de esas peleas encontró a una niña procedente del Distrito 79 a la que dio el apellido "Kusajishi", que es como se llama dicho distrito, y el nombre de "Yachiru", que es el nombre de la única persona que le gustaría estuviera allí. Yachiru le acompaña desde entonces. Posteriormente se convertiría en su Teniente en el 11º Escuadrón del Gotei 13. También se sabe que, cuando aún estaba en el Rukongai, derrotó fácilmente a Madarame Ikkaku y que debido su resistencia a matarlo y a que le instó a volverse más fuerte y vengarse en vez de clamar por la muerte, este lo siguió al Seireitei y se convirtió en shinigami para luchar y morir bajo sus órdenes. Después de pelear contra Ikakku, Zaraki, luchó a muerte contra el Capitán de la 11 división, Kenpachi Kiganjo, al cual asesina y así Zaraki se convierte en Capitán del 11° escuadrón. Se sabe que en cuanto entró en las Trece Divisiones el Comandante Yamamoto le recomendó en repetidas ocasiones que practicara kendo, no obstante, la filosofía de este arte le resultaba incomprensible a Kenpachi y lo desechó, mas no así el concepto de agarrar la espada con dos manos. Zaraki obtuvo su puesto de Capitán de la Undécima División asesinando al anterior Capitán en un duelo a muerte ante todos los integrantes de la Undécima División, lo cual lo habilitó para el cargo a pesar de desconocer incluso el nombre de su propia Zanpakutō.

Saga de la Sociedad de Almas
Kenpachi hace su aparición junto a Gin Ichimaru para hacerle una visita a Byakuya Kuchiki después de que este le informe a su hermana de la sentencia tomada por la Cámara de los 46, donde mantiene un agrio intercambio de palabras con el Capitán, al igual que con Mayuri Kurotsuchi en la reunión de Capitanes en la que acusan a Ichimaru de no haber matado a los intrusos. Una vez se informe de la invasión ryoka de Ichigo Kurosaki, Yasutora Sado, Inoue Orihime, Uryū Ishida y Yoruichi Shihōin en forma felina, se dedica a buscarlos incesantemente (con un nulo sentido de la orientación) hasta que es puesto sobre aviso por su Tercer oficial Madarame Ikkaku acerca del poder de Ichigo. Finalmente le encuentra justo en el Palacio de la penitencia y entabla combate con él mientras Hanatarō Yamada y Ganju Shiba escapan y tratan de salvar a Rukia.
Aunque en principio Ichigo está totalmente abrumado por el poder de Zaraki y no puede ni cortarlo, el joven shinigami logra calmarse y cortar al Capitán. Ambos entrechocan sus espadas en feroces golpes varias veces. Ichigo se confía al comprobar que Kenpachi no puede liberar su Zanpaku-tō, más es entonces cuando Zaraki atraviesa la guardia horizontal que mantenía con Zangetsu y lo traspasa, haciéndolo caer y creyéndolo derrotado. No obstante, cuando se da la vuelta Ichigo emerge con una potencia espiritual desorbitada y toma ventaja, cortando varias veces a Kenpachi. Sin embargo este responde lleno de éxtasis y ambos comienzan a luchar tremendamente igualados. Cuando Zaraki cree estar ante un rival que merece la pena, se desprende del parche que lo limitaba y se dispone a destrozar a Ichigo. Este por su parte recibe todo el poder de Zangetsu y de su Hollow Interno para realizar un último ataque. Ambos chocan en una violenta explosión y acaban mortalmente heridos. Zaraki ve su espada rota y le concede a un inconsciente Ichigo la victoria.

Tras esto Yachiru se lleva a Zaraki lejos al tiempo que llama a Yachiru Unohana para que cure a su malherido amigo. Mientras esperan, Zaraki le pregunta su nombre a la Zanpakutō para hacerse más fuerte, más al no obtener respuesta siente una gran frustración y se desmaya. Poco antes de la ejecución de Rukia, Zaraki se encuentra recuperado de sus heridas en el cuartel de su División junto a Ikkaku y su Quinto Representante Yumichika Ayasegawa. Yachiru lleva ante él a Makizō

Aramaki y a Orihime Inoue, después de que huyeran de la batalla con Mayuri Kurotsuchi y le explícan la situación. Zaraki decide ayudar a los ryoka y a Ichigo y se revela ante la ejecución, liberando a los prisioneros Chad, Ishida y Ganju

Se encuentran en su camino con los Capitanes de la Séptima y Novena división, Sajin Komamura y Kaname Tōsen respectivamente, además de sus Subcapitanes, Tetsuzaemon Iba y Shūhei Hisagi. Zaraki plantea un cuatro contra uno y ordena a los demás que se adelanten. Los Capitanes se burlan de él y sus subordinados tratan de adelantarse para atacar a Zaraki, pero Yumichika e Ikkaku, que no han continuado adelante, deciden entablar combate con ellos y parten a un lugar alejado para no molestar a su Capitán usando el shunpo.

Komamura y Tōsen demuestran no ser rivales con sus liberaciones iniciales para Zaraki, quién los derrota fácilmente y alienta a usar sus liberaciones completas, Komamura se resiste pero Tousen accede y libera su bankai (Suzumushitsuikishi Enma Kōrogi) que priva de todos sus sentidos a Zaraki menos del tacto. Ante esto, Zaraki resulta herido varias veces, aunque poco a poco va adaptándose a la situación y evitando los golpes del Capitán. Finalmente se deja traspasar por la espada de Tōsen para ubicarlo y cortarlo transversalmente en dos ocasiones, lo cual destroza el bankai del Capitán y lo deja fuera de combate. Cuando Zaraki va a rematar a Tōsen por su insistencia, Sajin Komamura se interpone y libera su bankai para acabar definitivamente con Zaraki. La pelea no llega a comenzar puesto que Komamura se va al ver que Yamamoto va a pelear.

No tendrá más apariciones hasta después de la marcha de Sōsuke Aizen, Gin Ichimaru y Tōsen, en la que quiere entablar pelea con Ichigo, que se encontraba en el cuartel de su división, Ichigo sale corriendo cómicamente para evitar el combate, dejando a Zaraki enfadado. Más tarde se lo ve junto con Yachiru descansando en sus cuarteles, mientras Ichigo y sus amigos regresan al mundo de los vivos. Yachiru le pregunta a su Capitán si no va a despedirse del Shinigami Sustituto, más Kenpachi le comenta que no hay necesidad de hacerlo, porque esta seguro de que algún día volverán a verse.

Los Arrancar
Zaraki se mantiene en la Sociedad de Almas mientras Ichigo y la avanzadilla de Hitsugaya tratan de contener a los Arrancar por orden de Yamamoto, no obstante, es el encargado junto a Byakuya Kuchiki de llevarse a la Sociedad de Almas al grupo de Hitsugaya tras el secuestro de Inoue Orihime por parte del Cuarto Espada, Ulquiorra Cifer. Con lo cual la Sociedad de Almas se desentendía de Ichigo e Inoue y se centraba en defender el Seireitei para la guerra de invierno.

Hueco Mundo
Más tarde, cuando la incursión en Hueco Mundo de Ichigo Kurosaki, Rukia Kuchiki, Renji Abarai, Yasutora Sado y Uryū Ishida para rescatar a la cautiva Inoue Orihime parece acabar definitivamente en derrota, Zaraki es uno de los Capitanes enviados para ayudar a Ichigo, deteniendo el ataque del Arrancar Tesla que acabaría con Ichigo con su espada y recrimina a este el estar tirado y al borde de la muerte. Zaraki explica que ha llegado gracias a que Kisuke Urahara estabilizó la Garganta antes de tiempo. Yachiru está con él también.

Tesla se enfurece y ataca a pesar de la advertencia de Nnoitra Jiruga pero es en vano, Zaraki corta transversalmente y en dos partes al Número que cae, es entonces cuando tanto el Quinto Espada como el Capitán se presentan y comienzan un igualado combate, aunque Kenpachi se ve incapaz de atravesar en principio el poderoso Hierro del Espada, poco a poco se acostumbra al combate y logra tomar ventaja, cortando en varias ocasiones a Nnoitra, incluso rechaza un Cero con las manos, finalmente Nnoitra es derrotado al quitarle el parche al Capitán por error y recibir un brutal corte. No obstane Nnoitra vuelve a tomar ventaja liberando su zanpakutō (Santa teresa) con la que se cura y obtiene, primero 4 brazos y después 6. Kenpachi lucha emocionado pero es gravemente herido, cuando observa que está en verdadero peligro de muerte, decide lanzar un poderoso golpe a dos manos que definitivamente derrota al Espada. nnoitra no se resigna a perder y Kenpachi aunque renuente, acaba por ejecutarlo.

El shinigami le rinde sus respetos al inerte Espada y le ordena a Ichigo que regrese junto a Orihime Inoue a Karakura, no obstante el Espada Stark interviene y desaparece junto a la humana misteriosamente sin que Kenpachi o Ichigo puedan hacer nada. Aizen se comunica con todos ellos entonces y les explica que el rapto de Inoue Orihime era parte de su plan para atrapar a varios shinigamis y ryoka en Hueco Mundo y así poder destruir Karakura fácilmente y crear la Ōken, Ichigo trata de moverse pero Zaraki lo detiene, diciendo que Yamamoto previó esto y le solicitó a Kisuke Urahara el habilitar la llegada a Karakura de todos los Capitanes restantes del Gotei.

Mientras los demás Capitanes explican que gracias a la Tenkaikechū y a Kisuke Urahara, Karakura fue trasladada a una zona alejada del Rukongai mientras los habitantes fueron puestos a dormir, Zaraki observa como Ichigo se lanza hacia la Quinta Torre de Las Noches, donde Inoue está cautiva por el reaparecido Ulquiorra Cifer.

La batalla por Karakura
Ichigo termina su batalla con Ulquiorra y se enfrenta a Yammy, pero el shinigami sustituto está debilitado, es ahí cuando Zaraki aparece de nuevo cortando una pierna del espada y junto a Byakuya Kuchiki salvan a Ichigo, Zaraki ataca a Ichigo pero Yammy entra y golpea al capitán, estos empiezan a luchar mientras tanto aparece Mayuri Kurotsuchi y logra abrir la garganta, Ichigo quiere quedarse a ayudar a los capitanes pero Byakuya lo convence de irse, entonces Ichigo y Retsu Unohana van a Karakura, Zaraki es superior a Yammy y parece haberlo derrotado, pero no, yammy despierta y lanza un cero, Byakuya critica al capitán por creer que lo había derrotado, se puede sentir la mala vibra entre ambos capitanes que discuten y se disponen a pelearse entre ellos, Yammy aparece de nuevo pero el ya no es más que un estorbo en el camino de los capitanes.

Saga del Agente Perdido
Siguiendo los eventos que llevaron a Rukia a empalar a Ichigo con la espada especial diseñada por Urahara, Kugo Ginjo dijo que ya había tomado todos los poderes de Ichigo y que las acciones de Rukia no fueron suficientes para restaurarlos.

Sin embargo, Renji lo interrumpe revelando su aparición y la de otros Shinigamis incluyendo a Kenpachi Zaraki, quién, junto a los demás observa la situación. Renji revela que ellos, junto con Kenpachi, donaron su reiatsu a la espada que hizo Urahara para asegurarse de que Ichigo recuperara sus poderes de nuevo. Una vez comenzada la batalla, trata de que Byakuya le deje encargarse de Tsukishima ya que según el, parecía más fuerte.
En ese momento aparece detrás de él Giriko burlándose de Kenpachi y que con su fullbring, ahora él era inmensamente poderoso, pero Kenpachi lo parte por la mitad diciendo que esto era aburrido.

Tras matar a Giriko, Kenpachi mira al cielo diciendo que ninguno de los otros había terminado de luchar y que se estaban tomando su tiempo; Aunque había venido a ayudar al ver que no tenía oponente alguno Kenpachi dijo que era aburrido y se volvería a casa, al final su intento de volver fue frustrado por Yachiru Kusajishi su teniente quien le dijo que al haber llegado al mundo humano juntos debían irse juntos, que si volvían antes el Capitán Yamamoto les regañaría a lo que Kenpachi responde que deje de tirar de sus orejas.
Kenpachi le da la bienvenida a Ikkaku cuando la dimensión en la que estaba desaparece. Ikkaku se sorprende de que Kenpachi esté fuera de su dimensión tan pronto, Kenpachi solo le responde a Ikkaku que llegó tarde. A continuación Kenpachi, Yachiru e Ikkaku notan a Renji saliendo de unos arbustos. Ikkaku regaña a Renji por la condición en se encuentra y Renji explica que él salió de su dimensión hace un rato pero no pudo moverse durante un tiempo lo cual sorprende a Kenpachi. Zaraki le pregunta a Ikkaku que paso con su oponente e Ikkaku le responde que después de darle una lección lo dejó ir.
Kenpachi se siente frustrado al escuchar esto y regaña a su subordinado. Junto con los otros capitanes, observa como Ichigo rompe la última dimensión de bolsillo con su Bankai. Cuando Kenpachi y los otros shinigami se disponen a marcharse, Byakuya le recuerda a Rukia que solo se les encargo observar que decisión tomaba Ichigo. Kenpachi interpone que él solamente vino porque estaba aburrido. Cuando Ichigo posteriormente va a la Sociedad de Almas a solicitar la devolución del cuerpo de Kūgo, Kenpachi es informado de su llegada y es uno de los capitanes presentes para escuchar la petición de Ichigo.

En el anime, al ver que Ichigo ha decidido seguir siendo un Shinigami Sustituto, el Capitán sonríe de emoción. Más tarde mientras corre por el Seireitei junto con Yachiru, puede observar a la distancia que Ichigo vuelve al mundo humano.

La Guerra Sangrienta de los Mil Años
Durante la reunión de Capitanes convocada por Genryusai Yamamoto tras la reciente muerte del Teniente de su División Chojiro Sasakibe a manos de los nuevos enemigos la organización Vandenreich. Yamamoto da la orden a todos los Capitanes de prepararse para la Guerra y que preparen sus Cuarteles Generales. El Capitán de la Décimo Segunda División Mayuri Kurotsuchi junto a su cuerpo de Investigación y Desarrollo dirigido por su Tercer Oficial Akon se encargaron de la investigación de los nuevos enemigos llegando a la conclusión de que los nuevos enemigos no son más que Quincy al escuchar esto los Capitanes se notan sorprendidos debido a que según los datos los Quincy estaban extintos.

Kenpachi cargando con tres Stern Ritter derrotados Tras empezar la invasión por parte de una división militar avanzada del Vandenreich, los Stern Ritter. Todos los Capitanes se ponen en movimiento hacia el campo de batalla. Tras el descubrimiento de que los enemigos Quincy no sellan el Bankai sino más bien lo roban a través de un medallón especial, todos los Capitanes se muestran sorprendidos incluyendo a Kenpachi.
Cuando el departamento de Investigación y Desarrollo informa a la sociedad de Almas que Ichigo viene en su ayuda. Kenpachi se ve muy emocionado por la noticia.

Más tarde, mientras el líder del Vandenreich habla con Haschwalth sobre la supuesta muerte de Byakuya, Kenpachi aparece con tres Stern Ritter muertos a su espalda, preguntando si ellos dos son sus jefes.

El Haschwalth le pregunta a Kenpachi como logró matar a los otros Stern Ritter, lo que este le contesta que eran basura, y le explica brevemente como sucedió. Dice que el primero se transformó en un gorila y lo atacó gritando, pero simplemente lo cortó a la mitad, después se encontró con otra y le empezó a explicar sus habilidades y era realmente una molestia, pero como no podía escucharla por los gritos, le arrancó la garganta, y el último era el más "normal", ya que se transformó en él (Kenpachi) y le costó derrotarlo, pero solamente tuvo que aumentar su poder. Kenpachi, ignorando a Haschwalth, dice que no tiene interés en ellos que solo ha venido a matarlos, así que ataca a Juha Bach el cual se dispone a detener la espada de Kenpachi, lo que causa una gran explosión. No obstante, aunque su pelea no es vista, más tarde se ve que Kenpachi ha sido derrotado por el Líder del Vandenreich, siendo sostenido del cuello a pesar de haber liberado su parche, el Líder comenta que Kenpachi es uno de sus 5 Potenciales de Guerra, pero que parece que realmente lo había sobre valorado, y por último le pide que duerma, y afirma que la caída de la Sociedad de Almas está cerca, hasta que es interrumpido por la intromisión del Capitán General Yamamoto.

Durante una Reunión sostenidad entre los Capitanes Gotei 13 para discutir sobre la muerte de Yamamoto, Kenpachi es mencionado junto a Byakuya Kuchiki por un mensajero de la Sociedad de Almas quien informan a los capitanes presentes que Zaraki ha podido escapar de la muerte, pero debido a la gran cantidad de heridas recibida en su último enfrentamiento con Royd Lloyd, Kenpachi se encuentra imposibilitado para retomar sus funciones como capitán de la 11.ª division ya que se encuentra es estado inconsciente.

Tiempo después se ve a Shunsui Kyoraku, recién nombrado capitán de la 1.ª división y comandante general en sustitución del difunto Shigekuni Yamamoto, llamando a su presencia a Yachiru Unohana, y encomendándole la misión de enseñar a Kenpachi lo que definió como "el arte de matar", y revela que la propia Unohana fue "la primera Kenpachi".

Posteriormente, se ve a Kenpachi y Unohana entrando al nivel más profundo de la Prisión Central, lugar que ha elegido ella misma como escenario de su batalla contra Kenpachi. Durante una conversación entre ambos, se revela que ya han luchado en el pasado previamente dejándose unas cicatrices el uno al otro (Unohana le produjo a Kenpachi la cicatriz característica en su rostro y Kenpachi le dejó a Unohana una cicatriz en el pecho). Tras esto da inicio la batalla entre ambos.

Mientras combaten ferozmente, Unohana es capaz de mantener la ventaja sobre Zaraki, desviando sus golpes con la mano libre y los pies. En medio del enfrentamiento Unohana alaba a Kenpachi por retirar su parche desde el comienzo de la pelea, pero señala que ya ha llegado a sus límites por hacerlo. A medida que continúa le propina una herida profunda al Capitán de la Undécima División, y lo llama débil al afirmar que aquellos que utilizan una sola mano mientras luchan, no hacen nada con el otro brazo y que no la vea como si estuviera disfrutando de su combate. Kenpachi por su parte nota que ha cambiado desde aquellos tiempos en que la admiraba ya que hace uso de trucos que no tenían en su última pelea. Unohana luego desarma a Zaraki y le dice que ella no ha cambiado en lo absoluto; es solo que anteriormente no tuvo la necesidad de usar esos trucos en él cuando se enfrentaron por última vez.

Kenpachi se pregunta si se ha hecho más débil y luego explica que solía aburrirse con las peleas antes de conocer a Unohana, ya que cuando luchó con ella, sintió miedo, lo cual le hizo disfrutar de un combate, por primera vez, y desde entonces, él quería pelear como ella. Kenpachi luego se pregunta si él va a morir sin poder vencerla. Unohana hiere a Kenpachi y comenta que pareció como si él hubiera perdido el conocimiento por un momento. Sin embargo Zaraki no tiene en cuenta este cuestionamiento y sigue tratando de luchar contra ella. Entonces mentalmente Unohana afirma que Kenpachi no va a morir, ya que se hace más fuerte cada vez que se acerca a la muerte, lo cual es el error que cometió y el pecado que se le impuso. A medida que la lucha continúa, Kenpachi es herido continuamente y se desmaya. Unohana lo cura en repetidas ocasiones y con el tiempo se las arregla para herirla. En aquel momento se da cuenta de que antes solo estaba reaccionando a su espada, pero ahora lo está haciendo con sus reflejos. Mientras sigue este ciclo de lucha Zaraki señala que cada vez que recupera la conciencia siente como si hubiera vuelto a nacer, sin saber que los límites inconscientes que se colocó a sí mismo en su primera batalla contra Unohana están siendo liberados. Después de que su oponente liberara su Bankai Kenpachi se da cuenta de que hasta entonces había estado "dormido" deseando sobre su batalla contra Unohana pensando que su intercambio no tenía nombre y le da las gracias por darse cuenta de que su intercambio es luchar. Para luego atravesar a su oponente con su Espada en el pecho.

Después de que Kenpachi se entera de que Unohana iba a morir, empieza a gritar de que no se muera ya que aún no había terminado, entonces Unohana le dice que no debe ponerse triste, ya que él ha recuperado su verdadera fuerza y que aun tendrá varios enemigos con quienes pelear, y además amigos con los que discutir, y que su "compañera" ya ha despertado con el, además de que todo lo que ha tenido ahora se lo deja a él. Zaraki escucha una voz que lo está llamando, esta voz dice que por fin han podido comunicarse, Zaraki escucha que la voz le dice que ha estado con el muy de cerca, y que es un placer conocerlo, entonces la voz se dispone ha revelar su nombre.

Zaraki aparece detrás de Gremmy haciendo una explosión por lo que Yachiru Kusajishi e Isane Kotetsu quedan muy sorprendidas al verlo, especialmente la primera quien solo se limita a decir Ken-chan. Isane muy nerviosa le pregunta sobre la ubicación de la Capitana Unohana y Zaraki de espaldas le dice que ella está muerta además de decirle que si lo odia siempre podrá intentar matarlo pero Isane solamente agradece a Dios pues sabe que su capitana le cedió el título de Kenpachi a Zaraki luego de esto Gremmy interrumpe la conversación tratando de preguntar a Zaraki si es el famoso Kenpachi y empieza a moverse el piso y de este se forma un nuevo escenario ya que el Quincy muy sonriente le dice que le dará su bienvenida al famoso Kenpachi Zaraki. Gremmy se presenta además de explicar en que consiste su habilidad que le dio Yhwach y Kenpachi lo ataca con su Zanpaku-tō pero el Sternritter imagina que su cuerpo es más resistente que el acero pero esto no parece funcionar ya que Ken le dice que no puede crear algo que no pueda corta y tras esto el Shinigami se presenta como Kenpachi Zaraki ante la mirada penetrante del Quincy. Zaraki parece molestarle el ruido que hacen los demás Shinigami al sentir su Reiatsu por lo que Gremmy le dice que gracias a su llegada en su mente ya esta decidida la batalla, tal es la libertad de la imaginación mientras su herida que presentaba en su brazo desaparece ante el asombro de Kenpachi quien le pregunta si puede sanarse a lo que el Sternritter le dice tal vez si porque dijiste que ha sanado probablemente paso y luego el Quincy comienza a explicarle que solo tuve que imaginar que las heridas que le hicieron tuvieron que sanar, todo lo que hizo fue imaginárselo enseguida de eso comienza a fanfarronear sobre su habilidad y decirle a Zaraki que alguien como el no entendería nunca su poder y además agrega que no peleara contra el con un solo dedo sino que usara su imaginación para arrancarle la cabeza. Enseguida Gremmy comienza imaginarse lava para dirigirla a Kenpachi quien con su espada logra bloquearla pero al ver a Yachiru cerca de él le dice que se mueva pero el Quincy le dice que debe ser comprensible con ella ya que gracias a su poder sus huesos están hechos de galletas pero para ser le más entendible a Zaraki le dice que debió haberlo hecho de rakugan, al entender esto Zaraki se lanza al ataque pero queda atrapado en un enorme cubo de agua, entonces Gremmy muy contento le dice que si pensabas saltar por el aire pero lo acabas de hacer en el agua sin embargo esto no es impedimento para Kenpachi quien usa su Zanpaku-tō para atacar a Gremmy pero no logra hacerle ningún daño, el Quincy le dice que ser envuelto en agua de repente sin duda hará dudar a su mente, así es como caerá en una grieta que ha preparado, además que Gremmy le dice que él no morirá por ser aplastado por el suelo pero que pasará si está bajo agua cualquiera morirá si no puede respirar rodeado de agua y aplastado por el suelo lentamente no importa que tan monstruoso sea, no resistirá más de una hora, pero eso no detendrá a Kenpachi Zaraki quien entre sus manos lleva a Yachiru, justificando que si nada sucede cuando la cargó eso significa que sus huesos ha vuelto a la normalidad además de decirle que se ha olvidado de pensar en Yachiru, mientras luchaba con él.

Luego de varios ataques, Gremmy se estaba por imaginar su muerto a manos del Shinigami por lo que Zaraki sin querer le da animos y es por eso que el Quincy decide mostrar su máximo poder con su técnica My Other Self mostrando su auténtico yo que no es clon si no su verdadera fuerza además que su habilidad se duplica y que su otro yo no puede ser cortado ni morir en ese instante se imagina un enorme meteorito que se dirige hacia la Seretei entonces Kenpachi se lanza al ataque mostrando su Shikai el cual lo activa con la palabra Devóralo llamando así a Nozarashi con el cual logra destruir el enorme meteorito para sorpresa del Quincy. Gremmy muy molesto trata de imaginarse ser más fuerte que Zaraki ocasionando su propia derrota para finalmente desvanecerse y mostrar su verdadera forma un cerebro enfrascado, Zaraki se percata del uniforme de Yachiru en el piso por lo que muy preocupado la llama y obliga a sus oficiales a buscarla cuando de pronto son atacados por la técnica de Candice Catnipp, Zaraki trata de atacar a Candice pero falla debido a la rapidez de esta y por las heridas profundas que tiene a consecuencia de la batalla que tuvo con Gremmy, por tanto es atacado por la Quincy múltiple veces y también es golpeado fuertemente por Meninas McAllon lo que origina que Kenpachi no pueda moverse y cuando finalmente recibiría el golpe final por parte de las Quincy aparece Ichigo Kurosaki para detenerlas. Al ver a Ichigo, Zaraki muy contento le dice que nunca pensó que algún día vendría ayudarlo además Ichigo le pregunta si puede levantarse entonces Kenpachi muy sonriente le dice que se preocupe por el, de pronto Candice se propone a atacarlos e Ichigo la detiene y le hace frente.

Ante el llamado de emergencia hecho por Kisuke, Zaraki aparece ante sorpresa de sus oficiales y del Capitán Ukitake quien había mencionado que el capitán no podía moverse; luego de entrar comienza a preguntar sobre el paradero de Yachiru entonces Kisuke le dice que la undécima división lo está buscando mientras ellos platican y que no debe preocuparse y que espere sin embargo Zaraki hace caso omiso y se da la vuelta con dirección a salir fuera del laboratorio entonces Kisuke logra colocar un sello para impedir que salga por lo que Kenpachi se molesta y le exige una explicación por lo que Urahara le explica que debe ser paciente y que sería un problema si él se va, en ese momento Kenpachi se dirige a Kisuke pero Nanao lo detiene entonces el capitán le dice que se mueva pero Nanao muy serie le dice que no es momento para eso que basta y que todo sería más rápido con la búsqueda realizada por la undécima división y que debería centrarse en sus principales funciones, entonces Kenpachi la mira, exhala y voltea para decir que es más rápido cuando lo hace su equipo dejando todos sorprendidos por la actitud de Ise. Zaraki le pregunta a Kisuke si solo tiene que poner su Reiatsu en la esfera y podrán estar en el aire a lo que Kisuke le responde con un rotundo no y le explica el nuevo método, luego que todos dijeran una breves palabras hacia Kisuke, Kenpachi dice que le importa muy poco si regresa o la protección del Gotei13 que eso es lo que menos le importa lo que el quiere es plantar en el suelo a los Quincy.

Una vez que Kenpachi y el resto de Shinigami llegan al Palacio, Zaraki se enfrenta contra Pernida Parnkgjas, sin embargo la batalla queda inconclusa porque Zaraki pierde un brazo y antes de ser asesinado por el Quincy, Mayuri decide anestesiarlo para evitar su muerte y así este recupere todo su poder para futuras peleas mientras Mayuri se enfrenta al Quincy. Mientras Byakuya Kuchiki y Tōshirō Hitsugaya se enfrenta al Quincy Gerard Valkyrie, Zaraki aparece para interferir y enfrentarse con el Quincy, Zaraki trata y trata de dañar a Gerard pero nada logra cortar ninguna parte del cuerpo del Quincy dejando sorprendido a Kenpachi por lo que de tanto intento finalmente Zaraki empieza a agotarse y de un solo golpe propinado por el Quincy, el Shinigami queda fuera combate sin embargo recibe la visita de la pequeña Yachiru Kusajishi quien finalmente se da a conocer el espíritu de la Zanpaku-tō del Shinigami y por ende le informa que el también posee Bankai. Zaraki finalmente revela su Bankai ante sorpresa de Byakuya, Tōshirō y el mismo Quincy Gerard, Gerard admite que hubo un cambio repentino del Reiatsu de Zaraki y también dijo que aunque fuera el Bankai fue algo mínimo por lo que el Quincy menosprecia el poder de Zaraki, Gerard al ver la espada de Zaraki la menosprecia y sigue ninguneando el Bankai del Shinigami y finalmente le dice que Zaraki es cualquier cosa entonces el Quincy se lanza ala ataque mientras le dice que esta hecho pedazos además le informa que tendrá el honor de ser aplastado con sus propias manos sin embargo Zaraki parece no estar consiente de sus actos y con un grito se dirige al ataque y de un solo mordisco le arranca el brazo a Gerard entonces el Quincy le informa que no ganara nada arrancándole el brazo ya que puede regenerarlo sin embargo Zaraki se lanza al ataque con todo su poder en tanto el Quincy trata de bloquear el ataque con su escudo pero ni eso detiene a Kenpachi que logra cortar el escudo del Quincy además de generarle un pequeño corte en la frente de Gerard dejando sorprendido al Quincy ya que era imposible que eso ocurriera entonces el Quincy pierde el equilibrio y se cae del borde sin embargo el Shinigami hace uso de su alas perteneciente a su Vollständing y muy molesto con su espada en mano se dirige hacia Zaraki para ponerle fin a la batalla en tanto Zaraki simplemente con su espada en la mano lo espera para el último golpe y finalmente Zaraki logra partir al Quincy en dos partes ante sorpresa del propio Quincy.

Después de partir en dos al Quincy, Zaraki queda mirando hacia el cuerpo del Quincy sin embargo Gerard hace uso de su Vollständing juntando su cuerpo partido por la mitad para finalmente mostrar su nuevo aspecto físico y también su nuevos poderes, derrotando de un solo golpe a Zaraki quien no podía resistir su propio poder otorgado por su propio Bankai(que también fue culpable de su eminente derrota). Más tarde, después de numerosos intentos de acabar con Gerard, la batalla se ve interferida por Yhwach, quién asesina a su propio subordinado usando su técnica Auswahlen.

Poderes
Zaraki, como todo Shinigami tiene el poder de destruir y purificar a los Hollow si les derrota con un corte profundo en la máscara con su Zanpaku-tō. Se desconoce si sabe realizar el Funeral del Alma.

Inmenso poder espiritual: No obstante su poder no proviene de la unión y sincronía con su Zanpaku-tō, sino que posee una cantidad de reiatsu tan enorme que fluye sin parar constantemente de su cuerpo y de manera inconsciente, para lo cual tiene que contenerse si quiere disfrutar de la lucha. Debido a este enorme poder, Kenpachi posee una potencia física desmesurada, como demuestra al enviar a varios metros de distancia a Tōsen con una simple patada.

El parche de su ojo derecho absorbe toda esa cantidad de reiatsu y lo limita, si se desprende de él puede concentrar toda esa energía en un potentísimo ataque o simplemente mejorar sus aptitudes de combate e ir al máximo de sus fuerzas.
Su poder espiritual es tan grande que ha hecho que sea capaz de resistir golpes directos a su piel, similar al Hierro de los Espada.
Es capaz de liberar su reiatsu y causar una gran explosión, la cual se extienda muchos metros alrededor, y causar un inmenso daño.

Percepción del reiatsu: Zaraki no es capaz de localizar y sentir reiatsu correctamente, lo cual merma sus capacidades de seguimiento y persecución, sin embargo se guía por lo que el llama Instinto.

Gusto por la lucha: En combate Zaraki lucha generalmente de frente y sin estrategias, prefiere cortar y luchar de cara para así disfrutar más de la lucha. El dolor de los cortes es un pequeño precio a pagar en comparación con la excitación y el placer que siente ante un combate, según sus propias palabras

Inmensa Fuerza: Zaraki es un luchador nato y sumamente experimentado. Se caracteriza por golpear con embates fuertes y contundentes para derrotar a su enemigo, apoyándose en el gran poder que le brinda el reiatsu descontrolado que desprende inconscientemente. Por ejemplo logró destrozar el bankai de Tōsen con dos poderosos golpes o partir en dos al Arrancar Tesla con uno de ellos. Solo con su mano desnuda, Kenpachi también fue capaz de desviar el Cero del Quinto Espada Nnoitra Gilga, sus ataques de espada son tan poderosos que cortan a través del hierro en estado liberado de Yammy Llargo removiendo uno de sus miembros con un solo golpe. Es incluso capaz de defenderse de una gigantesca espada de oponentes como Nnoitra o Komamura con una sola mano.

Experto en Hakuda: Mientras que su estilo de lucha predilecto es el Zanjutsu, Kenpachi ha demostrado ser un combatiente muy capaz y peligroso usando sus habilidades cuerpo a cuerpo. Siendo capaz de atrapar fácilmente el ataque de un oponente usando solo sus manos desnudas, también puede realizar poderosas patadas y derribos con gran facilidad.

Maestro en Zanjutsu: Generalmente Zaraki blande su espada con su mano derecha y rehúsa usar el kendo, sin embargo si su poder habitual no es sufciente para derrotar al adversario, puede sujetar su Zanpaku-tō con dos manos, aumentando de forma muy considerable la potencia destructiva de los mismos (fue capaz de derrotar al Quinto Espada con un solo golpe a dos manos). Su fuerza de corte extremo es también evidente cuando es capaz de cortar fácilmente a través del Hierro de un Espada aun en su estado liberado como Yammy Llargo, el cual es más duro que el acero, así como cortar, gran parte de un rascacielos con un simple movimiento de su muñeca.

Kendō: Kenpachi también ha mostrado un considerable conocimiento y habilidad en Kendō (un requisito que Yamamoto le impuso a antes de unirse oficialmente al Gotei 13), aunque kenpachi desprecia usar las habilidades y técnicas aprendidas a partir de otra fuente.
RyōdanUna técnica que Kenpachi usa cuando está sosteniendo su espada con las dos manos. Lo cual le permite dividir a un oponente por la mitad de un solo golpe.

Aguante Imposible: Según las palabras de Hanatarō Yamada, Kenpachi tiene ese nombre debido a que es inmortal: por muchos cortes que le hagas, nunca morirá. Si bien esto es desmentido en el combate contra Nnoitra, en el cual muestra preocupación por morir. Ignora fácilmente heridas que matarían a otros Shinigamis, combatiendo sin problemas a pesar de estas, y quedó tan solo inconsciente tras el combate contra Ichigo cuando estaba recubierto de más de una docena de cortes, muchos de ellos graves.

Zanpakutō
Nozarashi (野晒, Expuesto al Campo) es la Zanpaku-tō de Zaraki. El aspecto de su espada luce con numerosas muescas y mellas en su hoja de librar tantos combates, el tsuka está vendado y el tsuba posee una forma rayada.
Kenpachi es el único de entre todos los capitanes que es incapaz de invocar un Bankai o liberación completa. Aunque el bankai es un requisito para ser Capitán de las Trece Divisiones, Zaraki obtuvo el puesto asesinando al anterior capitán de 11º escuadrón en un duelo a muerte ante todos los integrantes de la Undécima División. Gracias a la Saga Bount, se sabe que el capitán al que mató, se llamaba "Kenpachi Kiganjo".
En la Saga de la Guerra Sangrienta de los Mil Años tras la lucha que mantiene con la capitana Unohana, Zaraki por fin se vuelve capaz de escuchar la voz de su espada y ésta se dispone a revelarle su nombre, el cual finalmente da a conocer en su batalla contra Gremmy Thoumeaux.

Shikai: Nozarashi
Se activa con el comando Bebe (飲み込め, Nomikome), al liberarse toma la apariencia similar a lo que podría ser un hacha Lochaber o un cuchillo carnicero de medidas desproporcionadas. En su empuñadura aún conserva las vendas y en uno de los extremos de la base de la hoja lleva enrollado un trozo grueso de tela. Se desconocen los límites de su habilidad, pero es lo suficientemente poderosa como para detener y destruir el meteorito que Gremmy creó para destruir el Seireitei de un solo golpe.

Curiosidades
 Su seiyu interpreta TONIGHT TONIGHT TONIGHT Opening 4 del anime.
 El kanji que le representa es 興 significa Divertirse.

Referencias

Zaraki, Kenpachi
Antihéroes
Espadachines ficticios
Asesinos en masa ficticios
Personajes masculinos en anime y manga
fi:Luettelo Bleachin sivuhahmoista#Kenpachi Zaraki


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Statement From President Barack Obama On Signing Into Law The National Defense Authorization Act For Fiscal Year 2012
Posted on December 31, 2011 by Tracey Ricks — Leave a comment
Statement by the President on H.R. 1540 Today I have signed into law H.R. 1540, the "National Defense Authorization Act for Fiscal Year 2012." I have signed the Act chiefly because it authorizes funding for the defense of the United…
Statement by the Press Secretary on H.R. 1540
Statement by the Press Secretary on H.R. 1540 On Saturday, December 31, 2011, the President signed into law: H.R. 1540, the "National Defense Authorization Act for Fiscal Year 2012," which authorizes FY 2012 appropriations for Department of Defense programs and…
Statement by the President on the Horn of Africa Famine
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FACT SHEET: Supporting South Sudan's Vision for the Future
FACT SHEET: Supporting South Sudan's Vision for the Future The United States hosted the International Engagement Conference for South Sudan to welcome the new country to the international community and provide a forum for the Republic of South Sudan (RoSS)…
URBANE PERSPECTIVES

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A haggard person or thing looks extremely worn out and exhausted, as if that person or thing has been suffering for a long time.
Talk about a haggard person or someone with haggard eyes, a haggard face, or a haggard frame, and so on. You can also describe a group of people, an animal or a group of animals, a song or other sound, and even a phrase or idea as haggard.
His internship was grueling; it demanded at least sixty hours of work a week, and I had forgotten that his face wasn't always haggard and his shoulders weren't always slumped.
The rusted tin roofs looked haggard, and the people ambling by seemed equally exhausted by the heat and the years.
Look away from the screen to explain the definition in your own words. You'll know you understand what "haggard" means when you can explain it without saying "gaunt" or "long-suffering."
Example: "I've never looked more haggard than when I threw myself back into work to avoid the pain of grieving for my mom."
Yesterday's answer: "Fashion and Manner Characteristic of a Trendy and Wealthy South Korean Area" is really "Gangnam Style" by Psy.
Now, a new game for a new month!
Have you ever played with a tool like Google Translate to see how hilariously garbled a message becomes when you translate it into different languages? Yet the strange thing is, you can often still understand the original meaning of what you were translating; in a spooky way, the message transcends the bizarreness of the words.
So let's have fun with that phenomenon this month: guess the particular moral from Aesop's fables after it has been translated into a few foreign languages and back again by a computer program. Some of the morals may be very familiar to you, others not so much. You don't need to quote Aesop verbatim but rather just understand the message being conveyed. Try it out each day and see the right answer the following day.
Troy Amdahl: "Focus on your blessings, not your misfortunes."
2. The haggard soldiers _____.
A. stood tall and saluted sharply in their gleaming uniforms.
B. were never the same despite winning the war.
C. jogged up the hill with renewed zeal.


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Eagles Update: Dallas Goedert activated to the 53-man roster ahead of Christmas Eve showdown
By Nick Faria Posted on December 20, 2022
PHILADELPHIA, PA – SEPTEMBER 27: Philadelphia Eagles tight end Dallas Goedert (88) looks on during the game between the Cincinnati Bengals and the Philadelphia Eagles on September 27, 2020 at Lincoln Financial Field in Philadelphia, PA. (Photo by Andy Lewis/Icon Sportswire)
The Philadelphia Eagles may be walking into Dallas outmanned, but that doesn't mean they won't get any reinforcements back at all.
The team announced on Tuesday morning that they have activated Dallas Goedert to the 53-man roster with the expectation that the top tight end will be able to play against the Cowboys on Saturday.
Dallas Goedert has been activated to the 53-man roster pic.twitter.com/zUu35INAcr
— Philadelphia Eagles (@Eagles) December 20, 2022
Goedert has missed the last five weeks of the season after suffering a shoulder injury against the Commanders in early November.
Before the injury though, the Eagles' second-round pick in 2018 was on pace for his first 1,000-yard season. In nine games this season, Dallas Goedert has totaled 43 catches for 544 yards and three touchdowns. In his absence though, the Eagles have used a tight-end combination of Jack Stoll, Grant Calcaterra, and Tyree Jackson to try and mimic Goedert's production as one of the top tight ends in football.
Philadelphia had been sitting with a 52-man roster at the current moment so they did not need to cut any player in order to make room for Goedert.
Eagles get good news…
The Eagles' latest news on their tight end comes after questions have begun to swirl about their quarterback situation. Jalen Hurts is questionable, but unlikely to play in Saturday's game against the Cowboys due to a shoulder sprain.
In Huts' absence, Gardner Minshew is expected to take the reigns of the offense. In his one start with Minshew at quarterback, Goedert tallied six catches for 105 yards and two touchdowns.
Whoever is playing quarterback for the Eagles though will be happy to know that the offense is now back to 100% health for Saturday.
Photo by Andy Lewis/Icon Sportswire
Nick Faria
Nick is the beat reporter for the Philadelphia Eagles for Metro Philadelphia and the Philly Sports Network. He is also the New York Rangers beat reporter for AM New York. Nick also has reporting experience with both the New York Jets, Giants, and New York Mets. Nick is a 2x Associated Press Award-Winning reporter.
Islanders vs. Flyers | Wells Fargo Center
4 players that have helped catapult the Eagles to the Super Bowl
Is Eagles LB Haason Reddick the best offseason addition in franchise history?
Jonathan Gannon has earned his stripes as Eagles defensive coordinator in 2022


The Gang operated Air break switches are meant for outdoor application and are suitable for horizontal or vertical mounting. They are designed for satisfactory performance in harsh atmospheric conditions of high/low temperatures & humidity. Their primary function is to isolate a 11 kV, 3 Phase network. Asiatic manufactures the Air break switches in both Porcelain & Silicone rubber versions.
* Single break type with 2 or 3 post insulators per pole depending on requirements of the customers.
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plated to improve resistance to corrosion and offers a low resistance current path.
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MittGroup
MittGroup is one of the fastest growing solar companies in the nation. With a 107% revenue growth in 2021, it has quickly become a leader in the industry.
Putting our people first, creating a competitive culture, and building an environment that breeds success is a top priority. In 2021, MittGroup was ranked as the #1 Best Place to Work by the Houston Business Journal with a 98.94% rating.
Our goal is to change the way the world uses power by utilizing renewable energy as a primary source of power generation.
Our Solar Process
Houston Business Journal Best Places to Work
#1 Best Place to Work 2021
98.94% Rating
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Permits/HOA Approvals
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All of our systems are backed with a 25 year linear power warranty with maintenance included by the top installation companies in the country. Our panels allow every customer to track their solar production daily to ensure they are always producing correctly.
© 2021 MittGroup LLC.
Email: Marketing@MittGroup.net
2700 S Post Oak Blvd
Saturday: 9am - 7pm
Sunday: 9am - 8pm


text:
\section{Introduction and Motivation}
Task-oriented conversational systems allow users to interact using natural language to solve well-defined tasks such as restaurant booking, hotel assistance, and travel information \citep{young2002talking,raux2005let,Budzianowski:2018emnlp}. \textit{Slot labeling (SL)}, a crucial component of these systems, aims to fill the correct values associated with predefined \textit{slots} from a domain ontology: e.g., a dialog system for hotel reservations is expected to fill slots such as \textit{check in date} and \textit{the number of guests} with the values extracted from a user utterance (e.g., \textit{next Friday}, \textit{4}). However, the manual construction of such domain ontologies and corresponding annotated examples is expensive, time-consuming, and typically requires domain experts as data designers. For this reason, \textit{few-shot} and \textit{data-efficient} SL has drawn a lot of attention recently \citep{hou2020few, henderson2021convex,liu2020coach}, with the aim to maximize data efficiency by learning from only a handful of task-annotated examples. As for the plethora of other NLP tasks \cite{Qiu:2020survey,Razumovskaia:2021survey}, these models typically rely on Transformer-based pretrained language models (PLMs) \citep{devlin2019bert,liu2019roberta}, coupled with SL-specific fine-tuning \cite{henderson2021convex}.

In parallel, machine reading comprehension has been fueled by PLM-based improvements and the creation of large-scale datasets \cite{rajpurkar2018know, fisch2019mrqa}, even matching human-level performance in an array of challenges \citep{devlin2019bert,zhang2020retrospective}. These advances in question answering (QA) models have inspired the ideas of reformatting conversational systems as QA systems \citep{mccann2018natural}. Such QA-reformatting step can be `global' (i.e., it can be applied on the full system), or it can be applied to a particular NLU component, as tried quite extensively for dialog state tracking \citep{gao2019dialog,gao2020machine,zhou2019multi}.

Recently, \citet{namazifar2021language} have provided preliminary evidence that NLU tasks such as intent detection and slot labeling can also be posed as span-based QA tasks supported by the PLMs: for SL in particular, a question in natural language is defined for each slot, and the answer given by the fine-tuned PLM fills the slot value.\footnote{This formulation is very similar to recent work on prompting task-tuned PLMs \cite{Gao:2021acl}, see also the comprehensive survey on prompting PLMs \cite{Liu:2021survey}.} Performance gains of their QA-based NLU methods, especially in low-data scenarios, indicate the suitability of QA methodology for modeling dialog NLU.

\begin{figure}[!t]
\centering
\vspace{-1.5mm}
\includegraphics[width=0.95\columnwidth]{figures/qanlu.png}
\caption{Reformulating slot labeling as QA \textit{with} contextual information. S, U, Q, A denote System, User, Question and Answer (dotted lines), respectively. The requested slot (dashed line), indicated in the previous dialog turns, is added to all questions in the current turn. The second example shows a case where contextual information is crucial for slot disambiguation.}
\label{fig:qanlu}
\vspace{-2mm}
\end{figure}

Inspired by this emerging line of research, in this paper we propose the \textbf{\textsc{QASL}\xspace} framework:
{\bf Q}uestion {\bf A}nswering for {\bf S}lot {\bf L}abeling, which sheds new light on reformatting SL into QA tasks, and studies it extensively from multiple key aspects, while also aiming to align well with `real-world' production-ready settings. We summarize these core aspects as follows:

\vspace{1.0mm}
\noindent \textbf{(1)} The reformulation of SL into QA allows us to benefit from the adaptation of off-the-shelf PLMs and QA-oriented systems to the dialog domain of interest. Are these adaptations robust across domains and datasets, especially for low-data regimes? Further, are they robust with respect to the chosen PLM and the QA dataset selected for QA-based adaptive fine-tuning \cite{Ruder:2021blog}?

\vspace{0.7mm}
\noindent \textbf{(2)} To increase efficiency, current span-based SL models only act over the latest user input; however, in some cases, this simplification deteriorates performance as the context of the conversation is necessary to disambiguate between overlapping slots (see Figure~\ref{fig:qanlu}). How can we adapt \textsc{QASL}\xspace to the inherently contextual nature of dialog while maintaining efficiency?

\vspace{0.7mm}
\noindent \textbf{(3)} Fully fine-tuning PLMs imposes large training and operational costs, particularly when specialized per-slot SL models are required \cite{namazifar2021language,henderson2021convex,mehri2021gensf}. Is it possible to build more efficient fine-tuning and adaptation approaches? Can such more lightweight QASL models keep up with the performance of full model fine-tuning?

\vspace{0.7mm}
\noindent \textbf{(4)} Can high performance also be obtained with QASL models that leverage larger, automatically generated QA resources for fine-tuning? Can such resources be combined with smaller (but higher-quality) hand-crafted QA resources?

\vspace{1.0mm}

 In sum, we push further the understanding of key advantages and limitations of the QA-based approach to dialog SL. The proposed \textsc{QASL}\xspace framework is applicable to a wide spectrum of PLMs, and it integrates the contextual information through natural language prompts added to the questions (Figure~\ref{fig:qanlu}). Experiments conducted on standard SL benchmarks and with different QA-based resources demonstrate the usefulness and robustness of \textsc{QASL}\xspace, with state-of-the-art performance, and most prominent gains observed in low-data scenarios. We also verify the viability of artificially created QA resources for the SL task. Finally, we demonstrate that slot-specific SL models can be fine-tuned with less than $1\%$ parameters of the pretrained backbone PLM, while maintaining strong SL performance.

\section{\textsc{QASL}\xspace: Methodology}
\label{s:methodology}

\sparagraph{Preliminaries}
Following \citet{namazifar2021language}, we pose the SL task as a `pure' question answering problem.
This reformulation into the QA paradigm maps a list of slots $S$ from the domain ontology to a list of corresponding questions $Q$. For instance, the slots \emph{date},  \emph{from\_location}, \emph{to\_location},
can be posed as simple natural questions as follows: \textit{``What date?''}, \textit{``Where from?''}, \textit{``Where to?''}, respectively; see Figure~\ref{fig:qanlu}.\footnote{The mapping between S and Q can be one-to-many.} At each dialog turn, given the input context $C$, which may comprise one or more previous turns, the model is sequentially queried with all pre-defined questions appended to $C$, and returns an answer as a span extracted from the input user utterance, see Figure~\ref{fig:qanlu} again.

\rparagraph{Fine-Tuning Stages in a Nutshell}
\label{sec:stages}
We start from any standard Transformer-based \cite{vaswani2017attention} PLM such as BERT \cite{devlin2019bert}, RoBERTa \cite{liu2019roberta}, or ELECTRA \cite{clark2020electra}.
Next, in Stage 1 termed \emph{QA-tuning}, the underlying PLM is fine-tuned with a span-based QA objective using large QA datasets such as SQuAD \citep{rajpurkar2018know} or MRQA \citep{fisch2019mrqa}. The goal of Stage 1 is to adapt the model to the span extraction task \cite{Ruder:2021blog} with (large and general-purpose) QA data, and this way effectively increase the model's ability to cope with many different questions. Following that, in Stage 2 termed \emph{QASL-tuning}, the model is fine-tuned further for a particular dialog domain. In this stage, the model further specializes to the small subset of in-domain questions that correspond to the slots from the domain ontology.

\subsection{\textsc{QASL}\xspace with Contextual Information}
\label{s:contextual}
In complex domains with multiple slots, values can often overlap, which might result in severe prediction ambiguities.\footnote{For instance, in the domain of restaurant booking, values for the slots \emph{time} and \emph{people} can both be answered with a single number (e.g., \textit{6}) as the only information in the user utterance, causing ambiguity. In another example, Figure~\ref{fig:qanlu} shows a conversation from the Buses domain in the DSTC8 dataset \cite{rastogi2020schema}; here, it is impossible to distinguish between \emph{from\_location} and \emph{to\_location} without context.} The correct prediction can be only made given the context of the conversation.

Moreover, natural conversations are of mixed initiative, where the user can provide more information than it was requested or unexpectedly change the dialog topic \citep{rastogi2020schema}. Carrying over the contextual knowledge is a fundamental feature of a successful dialog system \citep{heck2020trippy}. However, a standard straightforward approach, adopted by the current span-based SL models \cite{henderson2021convex,namazifar2021language} to boost simplicity and efficiency, runs inference only over the latest user utterance without context or reserves extra parameters for the slots that have been explicitly requested by the system. Put simply, many current approaches discard the potentially crucial contextual information.

In practice, some contextual information from previous dialog turns can be formulated into the so-called \textit{requested slot} \cite{coope2020span}: this means that the current dialog turn is additionally annotated with the slots requested by the system \cite{coope2020span,rastogi2020schema}, helping slot disambiguation. We propose to provide that information to \textsc{QASL}\xspace by simply appending the requested slot feature (as a natural language prompt) to the posed question, without any architectural modification, as illustrated in Figure~\ref{fig:qanlu}. For instance, if the requested slot is present for the slot \emph{arrival\_time}, and the current question concerns the slot \emph{date}, the final question takes the following form: \textit{``What dates are you looking for \textnormal{\texttt{<s>}} arrival time''}, where \texttt{<s>} is a special separator token. When multiple slots are requested, they are all appended to the initial question, each slot separated by one separator token \texttt{<s>}.

\begin{figure}[!t]
\centering
 \includegraphics[width=.75\columnwidth]{figures/finetune2.png}
 \vspace{-1mm}
\caption{A compact illustration of different efficient fine-tuning schemes used with \textsc{QASL}\xspace, and their corresponding parameter subsets (see \S\ref{s:efficiency}).}
\label{fig:fine_tuning}
\vspace{-2mm}
\end{figure}

\subsection{Refining QA-Tuning}
\label{s:qatuning}
Stage 1 of \textsc{QASL}\xspace \textit{QA-tuning} is concerned with adaptive transformations of the input PLMs to (general-purpose) span extractors, before the final in-task \textit{QASL-tuning}. We also propose to further refine Stage 1 and divide it into two sub-stages: (a) \textit{Stage 1a} then focuses on fine-tuning on larger but noisier, automatically generated QA datasets, such as PAQ \cite{lewis2021paq}; (b) \textit{Stage 1b} continues on the output of Stage 1a, but leverages smaller, manually created and thus higher-quality QA datasets such as SQuAD$2.0$ \cite{rajpurkar2018know} and/or MRQA \cite{fisch2019mrqa}.

The rationale behind this refined multi-step \textit{QA-tuning} procedure is that the models 1) should leverage large quantities of automatically generated (QA) data and a task objective aligned with the final task \cite{henderson2021convex}, that is, large-scale adaptive fine-tuning \cite{Ruder:2021blog} before 2) getting `polished' (i.e., further specialized towards the final task) leveraging fewer high-quality data. We refer to the \textsc{QASL}\xspace model variants which rely on the refined Stage 1 procedure as \textsc{QASL+}\xspace.

\iffalse
Recent years brought a plethora of QA datasets that allowed to push machine reading comprehension further, particularly when combined with PLMs. \citet{namazifar2021language} showed that pretraining on the go-to QA dataset - SQuAD$2.0$ allows achieving state-of-the-art in SL. The curation of such datasets is labor-intensive and often requires cross-validation. This is in stark contrast to other proposed architectures that rely on automatically generated datasets \citep{henderson2021convex}. That is why we define new QA-tuning regimes to validate the resilience of the proposed models to different data sources. For the QA-tuning stage, we also employ the MRQA dataset \citep{fisch2019mrqa} that consists of $18$ adapted and unified QA datasets for the MRQA $2019$ shared task yielding around $2$ million training QA pairs. We also employ the recently proposed automatically-generated dataset PAQ \citep{lewis2021paq} which consists of over $60$ million QA pairs. PAQ was constructed using a question generation model and Wikipedia with multiple automatic quality checks.
We hypothesise that the sheer scale of this dataset can compensate for the quality and can be used stand-alone.

Given above three datasets, we propose several different QA-tuning schemes to validate two main hypothesis: 1) with more general QA data the downstream domain performance increases and 2) an automatically generated dataset standalone (or with combination with curated QA data) achieves production-ready performance. Along with the evaluation on two larger datasets PAQ and MRQA, we also consider the QA-tuning starting from PAQ and QA-fine-tuning with either SQuAD or MRQA (called PAQ-SQuAD and PAQ-MRQA schemes). We refer to the model that employs both curated and automatically generated data during the QA-tuning stage as QASL+.
\fi

\subsection{Efficient \textsc{QASL}\xspace}
\label{s:efficiency}
In principle, one model could be employed to serve all slots in all domains across different deployments. This, however, prevents the separation of different data sources of data, while this is often required from the perspective of data privacy. On the other hand, storing separate slot-specific and domain-specific models derived from heavily parameterized PLMs is extremely storage-inefficient, and their fine-tuning can be prohibitively slow \cite{henderson2021convex}.\footnote{Distilling PLMs to their smaller counterparts \cite{lan2019albert,sanh2019distilbert} does not resolve the issue for production-oriented deployments.} Therefore, with multiple domains and slots, the model compactness and fine-tuning efficiency become crucial features. In order to address these requirements, we rely on and experiment with three different efficiency- and compactness-oriented approaches within the \textsc{QASL}\xspace framework in Stage 2, also summarized in Figure~\ref{fig:fine_tuning}:

\vspace{0.8mm}
\noindent \textbf{(1)} Fine-tuning only the QASL model's \textit{head}, which is responsible for predicting the start and the end of the answer span. All other parameters are kept fixed/frozen. Most QA systems based on PLMs contain a simple one feed-forward layer as the head, using $\leq0.1\%$ of all the parameters.

\vspace{0.5mm}
\noindent \textbf{(2)} Using lightweight tunable bottleneck layers, that is, \textit{adapters} \cite{houlsby2019parameter,pfeiffer2020adapterfusion}, inserted within each Transformer layer of the underlying model. At fine-tuning, only adapter parameters are updated while all the other parameters of the model are kept fixed: i.e., typically $\leq1\%$ of the PLM's original parameter capacity gets updated \cite{pfeiffer2020adapterfusion}.

\vspace{0.5mm}
\noindent \textbf{(3)} Fine-tuning only \textit{bias} parameters of the attention layers: this approach, termed BitFit \cite{zaken2021bitfit} in practice fine-tunes less than $0.1\%$ of the full parameters.

\vspace{0.8mm}

It is worth noting that adapters and bias-only tuning (i.e., BitFit) have been evaluated only in full task-data setups in prior work. Here, our use-case scenario adds another layer of complexity as we evaluate them in few-shot scenarios of the SL task.

\section{Experimental Setup}
\label{sec:experiments}

\sparagraph{Underlying PLMs}
We opt for a set of established PLMs with strong performance record on other NLP tasks: RoBERTa \cite{liu2019roberta} (its Base and Large variants), and a distilled version of BERT -- DistilBERT \cite{sanh2019distilbert}. However, we note that \textsc{QASL}\xspace is applicable also to other PLMs.\footnote{For instance, we have run experiments also with ELECTRA \cite{clark2020electra}, but do not report its performance as it was consistently outperformed by RoBERTa.}

\rparagraph{QA Datasets (Stage 1)}
We experiment with two manually created QA datasets, (i) SQuAD$2.0$ \cite{rajpurkar2018know}, and (ii) MRQA \cite{fisch2019mrqa}; and (iii) one automatically generated QA dataset, PAQ \cite{lewis2021paq}. SQuAD$2.0$ was also used in prior work of \citet{namazifar2021language}: it consists of $150$k QA pairs including $50$k negative pairs without any answer. The MRQA dataset is a collection of $18$ existing QA datasets, spanning almost $2$M QA pairs, converted to the same format of SQuAD$2.0$. The PAQ dataset, created for open-domain QA, consists of over $65$M natural language QA pairs. Due to hardware constraints, we randomly sample two smaller versions from the full PAQ, spanning 5M and 20M QA pairs and denoted as PAQ$5$ and PAQ$20$; they are also adapted to the same SQuAD$2.0$ format.

By selecting these diverse QA-data sources, we validate and compare their usefulness for adaptive QA fine-tuning oriented towards SL, reaching beyond SQuAD$2.0$ as a standard go-to dataset. We also test if the sheer scale of an automatically generated dataset (i.e., PAQ) can compensate for its lower data quality, compared to manually created SQuAD and MRQA.

\rparagraph{Slot Labeling Datasets: Stage 2 and Evaluation}
We run experiments on two standard and commonly used SL benchmarks: (i) RESTAURANTS-$8$k \citep{coope2020span} and DSTC8 \citep{rastogi2020schema}, which are covered by the established DialoGLUE benchmark \cite{mehri2020dialoglue}.

RESTAURANTS-$8$k comprises conversations from a commercial restaurant booking system, and covers 5 slots required for the booking task: \textit{date}, \textit{time}, \textit{people}, \textit{first name}, and \textit{last name}, with a total of 8,198 examples over all 5 slots, see the work of \citet{coope2020span} for further details.

DSTC8 has been introduced during the Dialog System Technology Challenge (DSTC) 8 challenge, and then adapted to the span extraction task by \citet{coope2020span}. It includes over 20k annotated multi-domain, task-oriented conversations between humans and a virtual assistant. These conversations involve interactions with services and APIs spanning $4$ domains (Buses, Rental Cars, Events, and Homes) and $12$ slots; see \citet{rastogi2020schema}.

Similar to prior work \cite{coope2020span,henderson2021convex,mehri2021gensf}, we also do tests where we fine-tune on smaller \textit{few-shot data samples} of the two SL datasets, while always evaluating on the same (full) test set. RESTAURANTS-$8$k comes with $8$ different few-shot data samples referred to as $1/128$, $1/64$, $1/32$, $1/16$, $1/8$, $1/4$, $1/2$, $1$ (proportions of the full dataset). Similarly, we fine-tune on $1/32$, $1/16$, $1/8$, $1/4$, $1/2$, $1$ proportions of the full DSTC8.\footnote{The exact numbers are in Appendix~\ref{sec:appendix} (Table~\ref{tab:data_splits}).}

\rparagraph{\textsc{QASL}\xspace: Fine-tuning Setup and Hyperparameters}
Our \textsc{QASL}\xspace implementation is based on the Transformers library \citep{wolf2019huggingface}. Each PLM is equipped with a QA-head which is a feed-forward network with two outputs to compute span start logits and span end logits.

Stage 1 is carried out on $8$ V100 GPUs for $2$ epochs with $24$ QA-pairs per batch per GPU, relying on the Adam optimizer \citep{kingma2014adam} with a learning rate of $3$e-$5$. We investigate the following 8 Stage 1 (i.e., QA-tuning) regimes: SQuAD, MRQA, PAQ5, PAQ20 (basic \textsc{QASL}\xspace), PAQ5-SQuAD, PAQ5-MRQA, PAQ20-SQuAD, and PAQ20-MRQA (\textsc{QASL+}\xspace, see \S\ref{s:qatuning}). The basic Stage 1 setup, unless noted otherwise, is QA-tuning on SQuAD.

Stage 2 (\textsc{QASL}\xspace-tuning) proceeds in batches of size $32$, again with Adam, and a learning rate $2$e-$5$. All presented results are averaged over $5$ different runs. We follow the setup from prior work \citep{coope2020span,henderson2021convex,mehri2021gensf}, where all the hyper-parameters are fixed across all domains and slots. The reported evaluation metric is the average F1 score across all slots in a given task/domain.\footnote{It is computed with an exact score, that is, the model has to extract exactly the same span as the golden annotation. This is different to a typical QA setup where partial or multiple answers are also taken into account \citep{rajpurkar2018know}.}

\rparagraph{Baselines} We compare \textsc{QASL}\xspace against three recent state-of-the-art SL models:\footnote{For full technical details of each baseline model, we refer the reader to their respective papers.}

\vspace{0.8mm}
\noindent \textbf{ConVEx} \citep{henderson2021convex} defines a novel SL-oriented pretraining objective, termed \textit{pairwise sentence cloze}, combined with SL-tuning of only a subset of parameters. It shows strong performance particularly in few-shot scenarios.

\vspace{0.6mm}
\noindent \textbf{GenSF} \citep{mehri2021gensf} adapts the pretrained DialoGPT model \citep{zhang2020dialogpt} and  steers/constrains its generation freedom to reflect the particular dialog domain; at the same time it adapts the downstream SL task to align better with the architecture of the (fine-tuned) DialoGPT.

\vspace{0.6mm}
\noindent \textbf{QANLU} \citep{namazifar2021language} also reformulates SL as a QA task (see \S\ref{s:methodology}) by performing in-task fine-tuning of DistilBERT$_{Base}$ model \cite{sanh2019distilbert} which was first fine-tuned on SQuAD$2.0$.

\begin{figure}[!t]
\centering
\includegraphics[width=0.9\columnwidth]{figures/r8k}
\vspace{-1mm}
\caption{A comparison of slot labeling models on RESTAURANTS-8k. Stage 1 for \textsc{QASL}\xspace and QANLU are run on SQuAD2.0. x-axis shows the fraction of the training data used for SL-tuning (see \S\ref{sec:experiments}).}
\label{fig:r8k_default}
\vspace{-1.5mm}
\end{figure}
\vspace{0.5mm}
\rparagraph{Efficient \textsc{QASL}\xspace in Stage 2: Setup}
For QA-head-only tuning, the default head in Transformers library \citep{wolf2019huggingface} is a linear layer of size $[E,2]$ where $E$ is the size of the output embedding of the PLM. We define the QA head as a feed-forward network with $2$ layers, covering $\approx1$M parameter. For experiments with adapters, we rely on the lightweight yet effective Pfeiffer architecture \citep{pfeiffer2020adapterfusion}, using the reduction factor of $16$ for all but the first and last Transformers layer, where the factor of $8$ was utilized.\footnote{The learning rate has been increased to $1$e$-3$ following prior work \citep{pfeiffer2020adapterfusion}, and it also yielded better performance in our preliminary experiments.}

\section{Results and Discussion}

\sparagraph{\textsc{QASL}\xspace versus Baselines}
In the first experiment, we benchmark \textsc{QASL}\xspace against all baseline models and across different levels of data availability for Stage 2 SL-tuning. We assume SQuAD$2.0$ as the underlying QA dataset for Stage 1 for all models (including the baseline QANLU), and do not integrate contextual information here (see \S\ref{s:contextual}). Figure~\ref{fig:r8k_default} plots the results on RESTAURANTS-$8$k,\footnote{The exact numbers are in Appendix~\ref{sec:appendix} (Table~\ref{tab:r8k}).} and reveals several findings. First, there is an indication that larger models yield performance gains: RoBERTa$_{Large}$ is slightly stronger than RoBERTa${_{Base}}$ as the underlying model, although RoBERTa${_{Base}}$ also shows very competitive performance across the board. While most models reach very similar and very high performance in the full-data regime, the difference between models becomes much more salient in few-shot setups. The gains in favor of \textsc{QASL}\xspace with RoBERTa-s over all baselines are the largest for the scarcest data scenarios: $1/64$ and $1/128$.\footnote{While we also achieve higher results than QANLU \citep{namazifar2021language}, the exact comparison is not possible since they used different data splits.} \footnote{We have also tried different question prompts but have not observed any significant variance in the results.}

\rparagraph{Using Contextual information}
We now investigate if the integration of contextual information in the form of requested slots improves SL performance (see \S\ref{s:contextual}). Unless noted otherwise, from now on we assume that \textsc{QASL}\xspace always integrates the requested slot information. The results on RESTAURANTS-8k for a subset of test examples with non-empty requested slots (i.e., 897 out of all 3,731 test examples), are summarized in Table~\ref{tab:r8k_req}. The variant with requested slot information consistently yields higher $F_1$ scores, even despite the fact that the test set contains only $86$ examples that might cause ambiguity.

The results on the 4 domains of DSTC8, provided in Figure~\ref{fig:dstc8} for all test examples, show very similar patterns and improvements over the baseline SL models GenSF and ConVEx, especially in few-shot scenarios. The gains with the contextual variant are less pronounced than in RESTAURANTS-8k as DSTC8 covers a fewer number of ambiguous test examples.

\begin{table}[!t]
{\footnotesize
\def0.7{0.76}
\centering
\begin{tabularx}{\linewidth}{l XX}
\toprule
& \multicolumn{1}{l}{\bf Without Requested} & \multicolumn{1}{l}{\bf With Requested}  \\
\midrule
1/128 & 81.7 & \textbf{85.8}\\
1/64  & 81.0 & \textbf{87.9}\\
1/32  & 86.7 & \textbf{90.7}\\
1/16  & 88.7 &\textbf{93.8}\\
1/8  & 88.9  &\textbf{95.7}  \\
1/4  & 91.0 &\textbf{95.0}     \\
1/2  & 91.5 &\textbf{97.0}\\
1  &  92.0 & \textbf{98.0}\\
\bottomrule
\end{tabularx}
}
\vspace{-1mm}
\caption{A comparison of \textsc{QASL}\xspace without and with requested slot information on the subset of RESTAURANTS-8k test examples with non-empty requested slots (891 test examples).}
\label{tab:r8k_req}
\vspace{-1.5mm}
\end{table}

Further, we observe extremely high absolute scores, especially in higher-data setups, which is the first indication that the standard SL benchmarks might become inadequate to distinguish between SL models in the future. We provide a finer-grained analysis of the SL benchmarks later in \S\ref{sec:data}.

\begin{figure*}[t!]

\begin{subfigure}[b]{0.38\linewidth}
\centering
\includegraphics[width=\linewidth]{./figures/buses.pdf}
\end{subfigure}
\hfill
\begin{subfigure}[b]{0.38\textwidth}
\centering
\includegraphics[width=\linewidth]{./figures/events.pdf}
\end{subfigure}
\begin{subfigure}[b]{0.38\linewidth}
\includegraphics[width=\linewidth]{./figures/rental.pdf}
\end{subfigure}
\hfill
\begin{subfigure}[b]{0.38\textwidth}
\includegraphics[width=\linewidth]{./figures/homes.pdf}
\end{subfigure}
\caption{Results on the DSTC$8$ dataset across $4$ domains. The performance of GenSF is taken from the original paper and is only available for two data splits: 1 (full data) and $1/4$. The \textsc{QASL}\xspace fine-tunes RoBERTa$_{Large}$ on SQUAD2.0 in Stage 1, and uses contextual requested slot information in Stage 2.}
\label{fig:dstc8}
\end{figure*}

\rparagraph{Efficient Fine-Tuning in Stage 2}
We now proceed with the RoBERTa$_{Base}$ model as our base PLM in all following experiments: it achieves very competitive results while using $\approx$3 times fewer parameters than RoBERTa$_{Large}$. Table~\ref{tab:adapters} presents the scores obtained with the three efficient fine-tuning approaches (see \S\ref{s:efficiency}) on RESTAURANTS-8k in few-shot scenarios.
\begin{table}[h!]
{\footnotesize
\def0.7{0.76}
\centering
\begin{tabularx}{\linewidth}{l X XXX}
\toprule
& \multicolumn{1}{l}{\bf Full} & \multicolumn{1}{l}{\bf QA head} & \multicolumn{1}{l}{\bf BitFit} & \multicolumn{1}{l}{\bf Adapters}  \\
\cmidrule(lr){2-2} \cmidrule(lr){3-5}
1/128 &  \textbf{84.0} & 0.0 & 25.6 & 81.9 \\
1/64  & \textbf{85.2} & 20.2 & 27.9  & 85.0 \\
1/32  & 89.9 & 28.3 & 32.5 & \textbf{91.0}  \\
1/16  & 91.9 & 33.8 & 52.0  & \textbf{92.9} \\
1/8  & 92.2 & 40.7 & 51.7 & \textbf{93.6}      \\
1/4  & 94.4 & 52.6 & 70.5 & \textbf{95.2}      \\
1/2  & 95.4 & 57.7 & 88.8  & \textbf{96.1}  \\
1  & 96.1 & 61.8 & 93.6  & \textbf{97.0}   \\
\bottomrule
\end{tabularx}
}
\caption{Average $F_1$ scores across all slots on the entire RESTAURANTS-8k test data with efficient fine-tuning architectures in Stage 2 (see \S\ref{s:efficiency}), and their comparison to \textbf{Full} model fine-tuning.}
\label{tab:adapters}
\vspace{-1.5mm}
\end{table}

Overall, the results indicate that few-shot scenarios are quite challenging for efficient fine-tuning methods, typically evaluated only in full-data scenarios in prior work \cite{zaken2021bitfit}. The adapter-based approach is most effective by far, and is very competitive to full model fine-tuning, even outperforming it in all but the two fewest-data scenarios. The other two efficient approaches fall largely behind in all training setups. In summary, the results empirically validate that adapter-based fine-tuning offers a viable trade-off between performance and efficiency, even in low-data regimes: it fine-tunes only $\approx$1.5M parameters, translating to $5$MB of storage space, compared to 110M parameters (i.e., 550 MB) needed for full fine-tuning.

\begin{table*}[t!]
\footnotesize
\def0.7{0.76}
\centering
\begin{tabularx}{\linewidth}{l XXXXXXXX}
\toprule
& \multicolumn{1}{l}{\bf SQuAD} & \multicolumn{1}{l}{\bf MRQA} & \multicolumn{1}{l}{\bf PAQ5} & \multicolumn{1}{l}{\bf PAQ20} & \multicolumn{1}{l}{\bf PAQ5-SQuAD} & \multicolumn{1}{l}{\bf PAQ20-SQuAD} &
\multicolumn{1}{l}{\bf PAQ5-MRQA} & \multicolumn{1}{l}{\bf PAQ20-MRQA}\\
\midrule
1/128 & 84.0 &	\textbf{86.31} &83.62&	82.57&	    86.09&	85.19&  \textbf{86.31}  &	85.47\\
1/64  & 85.2 &	87.59 &         86.45    &	85.64 &	87.95&	87.11&	\textbf{88.40} &	87.65 \\
1/32 &  89.9 &	\textbf{91.50 }& 91.14 & 89.97 &	   91.46 &	90.92&	91.13 &	91.08 \\
\bottomrule
\end{tabularx}
\vspace{-1mm}
\caption{$F_1$ scores over all slots on the RESTAURANTS-$8$k test data for different QA-tuning regimes in Stage 1.}
\label{tab:paq_mrqa}
\vspace{-1.5mm}
\end{table*}

\rparagraph{Different Stage 1 Fine-Tuning Schemes}
Note that, until now, the results were based solely on models QA-tuned with SQuAD$2.0$ in Stage 1. We now test the impact of the QA resource in Stage 1 on the final SL performance. Table~\ref{tab:paq_mrqa} presents the results for the $8$ Stage 1 regimes (see \S\ref{sec:experiments}), fine-tuned with \textsc{QASL}\xspace on $3$ smallest RESTAURANTS-$8$k training data splits in Stage 2.

When using only one QA dataset in Stage 1, several trends emerge. First, a larger of the two manually created datasets, MRQA, yields consistent gains over SQuAD2.0, over all training data splits. Using larger but automatically created PAQ5 and PAQ20 is on par or even better than using SQuAD, but they cannot match performance with MRQA. This confirms that both QA dataset quality \textit{and} dataset size play an important role in the two-stage adaptation of PLMs into effective slot labellers. Having more PAQ data typically yields worse performance: it seems that more noise from more automatically generated QA pairs gets inserted into the fine-tuning process (cf., PAQ20 versus PAQ5).

However, \textsc{QASL}\xspace tuned only with automatically generated data is still on par or better than tuning with SQuAD$2.0$. This proves the potential of large-scale (automatically obtained) QA datasets for QA-based slot-labeling in domains that have a small overlap with curated QA data such as SQuAD. The highest gains over SQuAD when using PAQ are obtained for two slots: $first\_name$ and $last\_name$. This stems from the fact that finding the right person's name is a common task with Wikipedia-related corpora. Finally, in two out of the three training data splits, the peak scores are achieved with the refined Stage 1 (the PAQ5-MRQA variant), but the gains of the more expensive PAQ5-MRQA regime over MRQA are mostly inconsequential.

\section{SL Data Analysis and Audit}
\label{sec:data}

Detected high absolute scores in full-data setups for many models in our comparison (e.g., see Figure~\ref{fig:r8k_default}, Table~\ref{tab:adapters}, Figure~\ref{fig:dstc8}) suggest that the current SL benchmarks might not be able to distinguish between state-of-the-art SL models. The remaining gap to 100\% performance might also be due to annotation errors and inconsistencies. We thus inspect the two SL benchmarks in more detail.

On RESTAURANTS-8k, we found that adding the contextual information robustly resolves the issue of ambiguous one-word utterance examples. We identified $86$ examples where the utterance is a single number, intentionally meant to test the model's capability of using the requested slot, as they could refer either to \textit{time} or \textit{number of people}. Adding requested slot information eliminates all but $2$ of these mistakes. Another challenging group of example concerns {rare} names - most of the issues come from mixing up \textit{first name} and \textit{last name} since both are requested together.

Upon inspection of RESTAURANTS-8k's test set, we discovered several annotation issues. Analyzed models perform the worst on the \textit{time} slot. This is partly due to the many ways one can express time, but also owning to difficulties in annotations. In the test set, some time examples are in the format \textit{TIME pm}, while others use \textit{TIME p.m.}: in simple words, whether the \textit{pm} postfix is annotated or not is inconsistent. Another inconsistency concerns preposition annotations such as \textit{on}, \textit{at}. In some examples the prepositions are included in the answer (e.g. \textit{is there a table free at 8 in the morning}), in others they are not. A similar challenge concerns annotating `the' in \textit{date} answers, such as \textit{the first Sunday of September} instead of \textit{first Sunday of September}. This leads the model to select \textit{August 23rd} instead of \textit{the day of August 23rd}.
Another annotation inconsistency concerns the \textit{people} slot. In some examples, only the concrete number is annotated, other times the noun following is annotated as well: \textit{4 people} vs $4$.

A similar analysis of DSTC8 is provided in Appendix~\ref{appendix:dstc8}. Given that the cutting-edge SL models are rewarded only if they provide the exact span match (see \S\ref{sec:experiments}), it seems that they get penalized mostly due to the detected annotation inconsistencies and errors in training and test data. Correcting the inconsistencies would further improve their performance, even to the point of considering the current SL benchmarks `solved' in their full-data setups. Our simple analysis thus also hints that the community should invest more effort into creating more challenging SL benchmarks in future work.

\section{Related Work}

\sparagraph{Slot Labeling in Dialog}
A variety of approaches have been proposed to leverage the semantic knowledge of PLMs like BERT \cite{devlin2019bert} and RoBERTa \cite{liu2019roberta} for intent classification and dialog state tracking \citep{chen2019bert,casanueva2020ic,louvan2020recent, gao2020machine}. The potential of the PLMs has also been exploited in end-to-end multi-domain systems, offering both design simplicity and superior performance over modular systems \citep{hosseini2020simple,peng2021soloist}.

The SL task has also benefited from the semantic prowess of PLMs. One family of models employs universal sentence encoders \cite{devlin2019bert}
and trains a task-specific head to extract slot value spans \citep{chao2019bert,coope2020span,rastogi2020schema}.  In more recent work, \citet{henderson2021convex} define a novel SL-oriented pretraining objective. The proposed model, ConVEx, achieved substantial improvements in the SL task, particularly in low-data regimes. However, contrary to \textsc{QASL}\xspace it requires training additional context-related features during fine-tuning.
Another line of work relies on reformulating slot labeling as a natural language response generation task by adapting generative language models. \citet{madotto2020language} shows that this can be done in a zero-shot fashion by priming with task-oriented context. The GenSF model \cite{mehri2021gensf} adapts the pretrained DialoGPT model for the SL task through constrained generation. These approaches also lack contextualization and do not consider efficiency-oriented fine-tuning.

The work closest to ours is QANLU \citep{namazifar2021language}, which also reformulates SL as a QA task, showing performance gains in low-data regimes. However, QANLU did not incorporate contextual information, did not experiment with different QA resources, nor allowed for efficient and compact fine-tuning.

\rparagraph{Efficient Methods in Dialog}
Recent dialog work is increasingly interested in the efficiency aspects of both training and fine-tuning. \citet{henderson2021convex} achieve compactness by fine-tuning only a small subset of decoding layers from the full pretrained model. As mentioned, their ConVEx framework is constrained by the particularities of their pretraining regime and cannot be easily combined with a wealth of different PLMs.

Efficient fine-tuning with easy portability can be achieved by inserting small adapter modules inside pretrained Transformers \citep{houlsby2019parameter,pfeiffer2020adapterfusion}. Adapters make controllable response generation viable for online systems by training task-specific modules per style/topic \citep{madotto2020plug}. Through the adapters injection, \citet{wang2021task, hung2021ds} overcome the dialog entity inconsistency while achieving an advantageous computational footprint, rendering adapters particularly suitable for multi-domain specialization. However, QASL is the first example of the successful incorporation of adapters to the SL task, and also with an extra focus on the most challenging low-data scenarios.

\section{Conclusion}
We have demonstrated that reformulating slot labeling (SL) for dialog as a question answering (QA) task is a viable and effective approach to the SL task. Our comprehensive evaluations over two standard SL benchmarks have validated the effectiveness and robustness of the proposed \textsc{QASL}\xspace approach, yielding improvements over state-of-the-art SL models, especially in the most challenging, few-data setups. \textsc{QASL}\xspace is a very versatile framework, which can profit both from manually created and automatically created QA resources, and is applicable to an array of pretrained language models. Finally, we have shown how to efficiently fine-tune effective domain-specific SL models.

\newpage

redpajama_set_name: RedPajamaArXiv