論文の概要: Multipurpose Intelligent Process Automation via Conversational Assistant

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.02284v2
• Date: Thu, 21 May 2020 12:10:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-13 20:07:45.632046
• Title: Multipurpose Intelligent Process Automation via Conversational Assistant
• Title（参考訳）: 会話アシスタントによる多目的インテリジェントプロセス自動化
• Authors: Alena Moiseeva, Dietrich Trautmann, Michael Heimann, Hinrich Sch\"utze
• Abstract要約: Intelligent Process Automation (IPA) は,反復的,ルーチン的,低認知的なタスクの処理によって知識労働者を支援することを目的とした,新興技術である。 我々は、実世界の産業環境でIPA対話アシスタントを実装するという課題に、構造化されたトレーニングデータの不足を伴って取り組む。 提案システムには2つの大きなメリットがある。第一に、反復的かつ時間のかかるアクティビティを削減し、従って、労働者がよりインテリジェントなプロセスに集中できるようにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.808063547958558
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Intelligent Process Automation (IPA) is an emerging technology with a primary goal to assist the knowledge worker by taking care of repetitive, routine and low-cognitive tasks. Conversational agents that can interact with users in a natural language are potential application for IPA systems. Such intelligent agents can assist the user by answering specific questions and executing routine tasks that are ordinarily performed in a natural language (i.e., customer support). In this work, we tackle a challenge of implementing an IPA conversational assistant in a real-world industrial setting with a lack of structured training data. Our proposed system brings two significant benefits: First, it reduces repetitive and time-consuming activities and, therefore, allows workers to focus on more intelligent processes. Second, by interacting with users, it augments the resources with structured and to some extent labeled training data. We showcase the usage of the latter by re-implementing several components of our system with Transfer Learning (TL) methods.
• Abstract（参考訳）: Intelligent Process Automation (IPA) は,反復的,ルーチン的,低認知的なタスクの処理によって知識労働者を支援することを目的とする新興技術である。 自然言語でユーザと対話できる会話エージェントは、IPAシステムの潜在的応用である。 このようなインテリジェントエージェントは、特定の質問に答え、自然言語(すなわちカスタマーサポート)で通常実行されるルーチンタスクを実行することで、ユーザを支援することができる。 本研究では、実世界の産業環境でのIPA対話アシスタントの実装に、構造化されたトレーニングデータがない課題に取り組む。 提案システムには2つの大きなメリットがある。第一に、反復的かつ時間のかかるアクティビティを削減し、従って労働者がよりインテリジェントなプロセスに集中できるようにする。 第二に、ユーザと対話することで、構造化されたリソースとある程度のラベル付きトレーニングデータを強化します。 本稿では,Transfer Learning (TL) 手法を用いて,システムのいくつかのコンポーネントを再実装することで,後者の使用例を示す。

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