論文の概要: "How Robust r u?": Evaluating Task-Oriented Dialogue Systems on Spoken Conversations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.13489v1
• Date: Tue, 28 Sep 2021 04:51:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-29 14:48:41.509071
• Title: "How Robust r u?": Evaluating Task-Oriented Dialogue Systems on Spoken Conversations
• Title（参考訳）: 「どうロバスト r u?」:音声対話におけるタスク指向対話システムの評価
• Authors: Seokhwan Kim, Yang Liu, Di Jin, Alexandros Papangelis, Karthik Gopalakrishnan, Behnam Hedayatnia, Dilek Hakkani-Tur
• Abstract要約: 本研究は、音声タスク指向会話における新しいベンチマークを示す。 マルチドメイン対話状態追跡と知識基底型対話モデルについて検討する。 我々のデータセットは,タスク指向対話システムの音声によるベンチマークを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.95711406978157
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most prior work in dialogue modeling has been on written conversations mostly because of existing data sets. However, written dialogues are not sufficient to fully capture the nature of spoken conversations as well as the potential speech recognition errors in practical spoken dialogue systems. This work presents a new benchmark on spoken task-oriented conversations, which is intended to study multi-domain dialogue state tracking and knowledge-grounded dialogue modeling. We report that the existing state-of-the-art models trained on written conversations are not performing well on our spoken data, as expected. Furthermore, we observe improvements in task performances when leveraging n-best speech recognition hypotheses such as by combining predictions based on individual hypotheses. Our data set enables speech-based benchmarking of task-oriented dialogue systems.
• Abstract（参考訳）: 対話モデリングにおけるほとんどの作業は、既存のデータセットが原因で書かれた会話に費やされてきた。 しかし, 音声対話システムにおいて, 音声対話の性質と潜在的な音声認識誤差を十分に把握するには, 文章対話では不十分である。 本研究は,多領域対話状態追跡と知識基底対話モデルの研究を目的とした,音声タスク指向会話の新しいベンチマークを提案する。 本報告では,既存の会話訓練モデルが音声データに対して期待通りに動作していないことを報告する。 さらに,個々の仮説に基づく予測を組み合わせることで,n-best音声認識仮説を利用する場合のタスク性能の改善を観察する。 このデータセットはタスク指向対話システムの音声ベースベンチマークを可能にする。

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