論文の概要: Recent Advances in Deep Learning-based Dialogue Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.04387v1
• Date: Mon, 10 May 2021 14:07:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-11 18:03:41.285136
• Title: Recent Advances in Deep Learning-based Dialogue Systems
• Title（参考訳）: 深層学習に基づく対話システムの最新動向
• Authors: Jinjie Ni, Tom Young, Vlad Pandelea, Fuzhao Xue, Vinay Adiga, Erik Cambria
• Abstract要約: 我々は主に深層学習に基づく対話システムに注目している。 モデルタイプの角度から、我々は異なるモデルの原則、特性、およびアプリケーションについて議論します。 システムタイプの角度からタスク指向およびオープンドメイン対話システムについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.798560005546262
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dialogue systems are a popular Natural Language Processing (NLP) task as it is promising in real-life applications. It is also a complicated task since many NLP tasks deserving study are involved. As a result, a multitude of novel works on this task are carried out, and most of them are deep learning-based due to the outstanding performance. In this survey, we mainly focus on the deep learning-based dialogue systems. We comprehensively review state-of-the-art research outcomes in dialogue systems and analyze them from two angles: model type and system type. Specifically, from the angle of model type, we discuss the principles, characteristics, and applications of different models that are widely used in dialogue systems. This will help researchers acquaint these models and see how they are applied in state-of-the-art frameworks, which is rather helpful when designing a new dialogue system. From the angle of system type, we discuss task-oriented and open-domain dialogue systems as two streams of research, providing insight into the hot topics related. Furthermore, we comprehensively review the evaluation methods and datasets for dialogue systems to pave the way for future research. Finally, some possible research trends are identified based on the recent research outcomes. To the best of our knowledge, this survey is the most comprehensive and up-to-date one at present in the area of dialogue systems and dialogue-related tasks, extensively covering the popular frameworks, topics, and datasets.
• Abstract（参考訳）: 対話システムは、実際のアプリケーションで有望な自然言語処理(NLP)タスクとして人気がある。 多くのNLPタスクが研究に関わっているため、これは複雑なタスクでもある。 その結果、この課題に関する数多くの新しい研究が行われ、そのほとんどは卓越した性能のため、深層学習に基づくものである。 本研究では,深層学習に基づく対話システムに着目した。 対話システムにおける最先端の研究成果を総合的にレビューし,モデルタイプとシステムタイプという2つの角度から分析する。 具体的には,対話システムにおいて広く用いられている異なるモデルの原理,特徴,応用について述べる。 これは、研究者がこれらのモデルを知り、それが最先端のフレームワークにどのように適用されているかを確認するのに役立つ。 システムタイプの角度から,タスク指向とオープンドメインの対話システムを2つの研究の流れとして論じ,関連する話題について考察する。 さらに,対話システムの評価手法とデータセットを概観的に検討し,今後の研究の道を開く。 最後に、最近の研究成果に基づいて、いくつかの研究トレンドが特定される。 私たちの知る限りでは、この調査は対話システムや対話関連タスクの領域で現在最も包括的で最新のもので、人気のあるフレームワーク、トピック、データセットを幅広くカバーしています。

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