論文の概要: Athena: Constructing Dialogues Dynamically with Discourse Constraints
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.10683v1
- Date: Sat, 21 Nov 2020 00:28:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-22 23:15:06.188340
- Title: Athena: Constructing Dialogues Dynamically with Discourse Constraints
- Title（参考訳）: アテナ:談話制約による対話の動的構築
- Authors: Vrindavan Harrison, Juraj Juraska, Wen Cui, Lena Reed, Kevin K.
Bowden, Jiaqi Wu, Brian Schwarzmann, Abteen Ebrahimi, Rishi Rajasekaran,
Nikhil Varghese, Max Wechsler-Azen, Steve Whittaker, Jeffrey Flanigan, and
Marilyn Walker
- Abstract要約: 本報告では,一般的な話題や現在の出来事に関する対話システムであるAthenaについて述べる。
本研究では,対話管理に柔軟なトピック非依存のアプローチを開発し,エンティティの一般的な原則とトピックコヒーレンスに基づく対話を動的に構成する。
対話システムアーキテクチャを説明した後、2019年のAlexa Prize Competitionでアテナが参加した会話の分析を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.008755264048522
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This report describes Athena, a dialogue system for spoken conversation on
popular topics and current events. We develop a flexible topic-agnostic
approach to dialogue management that dynamically configures dialogue based on
general principles of entity and topic coherence. Athena's dialogue manager
uses a contract-based method where discourse constraints are dispatched to
clusters of response generators. This allows Athena to procure responses from
dynamic sources, such as knowledge graph traversals and feature-based
on-the-fly response retrieval methods. After describing the dialogue system
architecture, we perform an analysis of conversations that Athena participated
in during the 2019 Alexa Prize Competition. We conclude with a report on
several user studies we carried out to better understand how individual user
characteristics affect system ratings.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,人気の話題やイベントに関する対話システムであるathenaについて述べる。
エンティティとトピックのコヒーレンスに基づく対話を動的に構成する,柔軟な対話管理手法を開発した。
Athenaの対話マネージャはコントラクトベースのメソッドを使用して、談話制約をレスポンスジェネレータのクラスタに送信する。
これにより、Athenaは知識グラフトラバーサルや機能ベースのオンザフライ応答検索方法などの動的ソースからの応答を得ることができる。
対話システムアーキテクチャを説明した後、2019年のAlexa Prize Competitionでアテナが参加した会話の分析を行った。
結論として,個々のユーザ特性がシステム評価に与える影響をよりよく理解するために,いくつかのユーザ調査を行った。
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