Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Learning Through Open-Domain Dialog

論文の概要: Towards Learning Through Open-Domain Dialog

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.03040v1
Date: Mon, 7 Feb 2022 09:59:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-08 16:06:15.805689
Title: Towards Learning Through Open-Domain Dialog
Title（参考訳）: オープンドメインダイアログによる学習に向けて
Authors: Eug\'enio Ribeiro, Ricardo Ribeiro, and David Martins de Matos
Abstract要約: ダイアログから学習できるダイアログシステムに必要な変更を同定する。本稿では,ダイアログから知識を抽出し,エージェントのセマンティックネットワークを更新し,行動と観察の基盤となる方法について論じる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0323063834827415
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The development of artificial agents able to learn through dialog without domain restrictions has the potential to allow machines to learn how to perform tasks in a similar manner to humans and change how we relate to them. However, research in this area is practically nonexistent. In this paper, we identify the modifications required for a dialog system to be able to learn from the dialog and propose generic approaches that can be used to implement those modifications. More specifically, we discuss how knowledge can be extracted from the dialog, used to update the agent's semantic network, and grounded in action and observation. This way, we hope to raise awareness for this subject, so that it can become a focus of research in the future.
Abstract（参考訳）: ドメインの制約なしにダイアログを通じて学習できる人工エージェントの開発は、マシンが人間と同じような方法でタスクの実行方法を学習し、それらとの関係を変える可能性を秘めている。しかし、この地域の研究は事実上存在しない。本稿では,対話システムにおいてダイアログから学習するために必要な変更点を特定し,それらの修正の実装に使用できる汎用的なアプローチを提案する。より具体的には、ダイアログから知識を抽出し、エージェントのセマンティックネットワークの更新に使用し、行動と観察に基礎を置く方法について論じる。このようにして、私たちはこの主題に対する認識を高め、将来研究の焦点になることを期待しています。

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