論文の概要: Evaluate On-the-job Learning Dialogue Systems and a Case Study for Natural Language Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.13589v1
• Date: Fri, 26 Feb 2021 16:54:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-01 21:17:55.194881
• Title: Evaluate On-the-job Learning Dialogue Systems and a Case Study for Natural Language Understanding
• Title（参考訳）: オン・ザ・ジョブ学習対話システムの評価と自然言語理解の事例研究
• Authors: Mathilde Veron, Sophie Rosset, Olivier Galibert, Guillaume Bernard
• Abstract要約: 本研究は,実地学習対話システムを評価するための最初の一般的な手法を提案する。 タスク指向対話システムについて説明し,ユーザインタラクションを通じてジョブの自然言語コンポーネントを改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.557633666039596
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: On-the-job learning consists in continuously learning while being used in production, in an open environment, meaning that the system has to deal on its own with situations and elements never seen before. The kind of systems that seem to be especially adapted to on-the-job learning are dialogue systems, since they can take advantage of their interactions with users to collect feedback to adapt and improve their components over time. Some dialogue systems performing on-the-job learning have been built and evaluated but no general methodology has yet been defined. Thus in this paper, we propose a first general methodology for evaluating on-the-job learning dialogue systems. We also describe a task-oriented dialogue system which improves on-the-job its natural language component through its user interactions. We finally evaluate our system with the described methodology.
• Abstract（参考訳）: オン・ザ・ジョブ・ラーニングは、プロダクションで、オープンな環境で使用しながら継続的に学習することで構成されます。つまり、システムはこれまでにない状況や要素を自分で処理する必要があります。 オンザジョブ学習に特に適応しているように見えるシステムは対話システムであり、ユーザとのインタラクションを利用してフィードバックを収集し、時間とともにコンポーネントを適応し改善することができる。 オンザジョブ学習を行う対話システムは構築され評価されているが、一般的な方法論はまだ定義されていない。 そこで,本論文では,学習対話システムを評価するための最初の一般的な手法を提案する。 また,タスク指向対話システムについて記述し,ユーザインタラクションによる自然言語コンポーネントの改善について述べる。 最終的に,提案手法を用いてシステム評価を行った。

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