論文の概要: Empirical study on BlenderBot 2.0 Errors Analysis in terms of Model, Data and User-Centric Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.03239v1
• Date: Mon, 10 Jan 2022 09:52:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-11 20:16:06.089459
• Title: Empirical study on BlenderBot 2.0 Errors Analysis in terms of Model, Data and User-Centric Approach
• Title（参考訳）: blenderbot 2.0エラー解析のモデル・データ・ユーザ中心アプローチによる実証的研究
• Authors: Jungseob Lee, Midan Shim, Suhyune Son, Yujin Kim, Chanjun Park, Heuiseok Lim
• Abstract要約: モデル,データ,ユーザという3つの観点から,BlenderBot 2.0の制限とエラーについて検討する。 データの観点からは、クラウドソーシングの過程で労働者に提供される不明瞭なガイドラインを強調します。 ユーザの視点からは、BlenderBot 2.0の9種類の問題を特定し、その原因を徹底的に調査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7450401861214035
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: BlenderBot 2.0 is a dialogue model that represents open-domain chatbots by reflecting real-time information and remembering user information for an extended period using an internet search module and multi-session. Nonetheless, the model still has room for improvement. To this end, we examined BlenderBot 2.0 limitations and errors from three perspectives: model, data, and user. From the data point of view, we highlight the unclear guidelines provided to workers during the crowdsourcing process, as well as a lack of a process for refining hate speech in the collected data and verifying the accuracy of internet-based information. From a user perspective, we identify nine types of problems of BlenderBot 2.0, and their causes are thoroughly investigated. Furthermore, for each point of view, practical improvement methods are proposed, and we discuss several potential future research directions.
• Abstract（参考訳）: BlenderBot 2.0は、インターネット検索モジュールとマルチセッションを使用して、リアルタイム情報を反映し、ユーザ情報を長期間記憶することで、オープンドメインチャットボットを表現する対話モデルである。 それでもモデルには改善の余地がある。 この目的のために、BlenderBot 2.0の制限とエラーをモデル、データ、ユーザという3つの観点から検討した。 データの観点からは、クラウドソーシングの過程で労働者に提供される不明瞭なガイドラインと、収集されたデータのヘイトスピーチを精査し、インターネットベースの情報の正確性を検証するプロセスの欠如を強調した。 ユーザの視点からは、BlenderBot 2.0の9種類の問題を特定し、その原因を徹底的に調査する。 さらに, それぞれの観点から, 実践的改善手法を提案し, 今後の研究の方向性について検討する。

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