論文の概要: Converse -- A Tree-Based Modular Task-Oriented Dialogue System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12187v1
• Date: Wed, 23 Mar 2022 04:19:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-25 06:43:15.465482
• Title: Converse -- A Tree-Based Modular Task-Oriented Dialogue System
• Title（参考訳）: Converse - 木に基づくタスク指向対話システム
• Authors: Tian Xie, Xinyi Yang, Angela S. Lin, Feihong Wu, Kazuma Hashimoto, Jin Qu, Young Mo Kang, Wenpeng Yin, Huan Wang, Semih Yavuz, Gang Wu, Michael Jones, Richard Socher, Yingbo Zhou, Wenhao Liu, Caiming Xiong
• Abstract要約: Converseは柔軟なツリーベースのモジュラータスク指向対話システムである。 Converseは、他のオープンソースの対話フレームワークと比較してユニークな機能である、タスク依存とタスク切り替えをサポートしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 99.78110192324843
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Creating a system that can have meaningful conversations with humans to help accomplish tasks is one of the ultimate goals of Artificial Intelligence (AI). It has defined the meaning of AI since the beginning. A lot has been accomplished in this area recently, with voice assistant products entering our daily lives and chat bot systems becoming commonplace in customer service. At first glance there seems to be no shortage of options for dialogue systems. However, the frequently deployed dialogue systems today seem to all struggle with a critical weakness - they are hard to build and harder to maintain. At the core of the struggle is the need to script every single turn of interactions between the bot and the human user. This makes the dialogue systems more difficult to maintain as the tasks become more complex and more tasks are added to the system. In this paper, we propose Converse, a flexible tree-based modular task-oriented dialogue system. Converse uses an and-or tree structure to represent tasks and offers powerful multi-task dialogue management. Converse supports task dependency and task switching, which are unique features compared to other open-source dialogue frameworks. At the same time, Converse aims to make the bot building process easy and simple, for both professional and non-professional software developers. The code is available at https://github.com/salesforce/Converse.
• Abstract（参考訳）: ai(artificial intelligence)の究極の目標の1つは、タスクを達成するために人間と有意義な会話ができるシステムを作ることだ。 当初からAIの意味を定義している。 最近この分野では、音声アシスタント製品が私たちの日常生活に入り、チャットボットシステムがカスタマーサービスで一般的になるなど、多くのことが達成されている。 一見すると、対話システムには選択肢が不足していないようだ。 しかし、今日の頻繁なデプロイされた対話システムは、すべて重大な弱点に悩まされているように見える。 苦労の核心は、ボットと人間のユーザーの間の対話の全ての順番をスクリプト化する必要があることです。 これにより、タスクが複雑になり、システムにタスクが追加されるにつれて、対話システムはメンテナンスが難しくなります。 本稿では,柔軟なツリーベースモジュール型タスク指向対話システムであるConverseを提案する。 Converseはタスクを表現するためにアンド・アンド・ツリー構造を使用し、強力なマルチタスク対話管理を提供する。 Converseは、他のオープンソースの対話フレームワークと比較してユニークな機能であるタスク依存性とタスク切り替えをサポートしている。 同時にconverseは、プロフェッショナルと非プロのソフトウェア開発者の両方にとって、ボット構築プロセスを簡単かつシンプルにすることを目指している。 コードはhttps://github.com/salesforce/converseで入手できる。

関連論文リスト

• Incremental Dialogue Management: Survey, Discussion, and Implications for HRI [16.34485107181007]
  本稿では,段階的に機能するインタラクティブシステム(単語レベル以下)に関する文献をレビューする。 音声認識や言語生成といった対話の重要な側面について,インクリメンタルなシステムの必要性,インクリメンタルなモデリングを調査する。 インクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインクリメンタルインディ
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-01T20:58:03Z)
• OmniDialog: An Omnipotent Pre-training Model for Task-Oriented Dialogue System [43.92593448255296]
  我々はOmnipotent Dialogue pre-training model(OmniDialog)を提案する。 3つの対話タスクをマルチタスク学習によってモノリシックなフレームワークに統合し、タスク間通信を促進する。 対話の要約、エンドツーエンドの対話モデリング、対話状態追跡、意図分類の4つのタスクでその性能を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-28T07:20:49Z)
• Multi-User MultiWOZ: Task-Oriented Dialogues among Multiple Users [51.34484827552774]
  マルチユーザMulti-User MultiWOZデータセットを2つのユーザと1つのエージェント間のタスク指向対話としてリリースする。 これらの対話は、タスク指向のシナリオにおける協調的な意思決定の興味深いダイナミクスを反映している。 本稿では,複数ユーザ間のタスク指向のチャットを簡潔なタスク指向のクエリとして書き換える,マルチユーザコンテキストクエリ書き換えの新しいタスクを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-31T14:12:07Z)
• KETOD: Knowledge-Enriched Task-Oriented Dialogue [77.59814785157877]
  対話システム研究における既存の研究は、主にタスク指向の対話とチャットを独立したドメインとして扱う。 本研究では,タスク指向対話と知識ベースチップチャットを一つのモデルに効果的に統合する方法について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-11T16:01:03Z)
• A Review of Dialogue Systems: From Trained Monkeys to Stochastic Parrots [0.0]
  人工知能をデプロイして、人間と会話できる自動対話エージェントを構築することを目指している。 本稿では,長年にわたって対話システムを構築するために開発された手法について概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-02T08:07:55Z)
• Few-Shot Bot: Prompt-Based Learning for Dialogue Systems [58.27337673451943]
  ごく少数の例を使って会話を学ぶことは、会話型AIにおける大きな課題である。 現在の最良の会話モデルは、良いチャットシャッター(例:BlenderBot)またはゴール指向システム(例:MinTL)である。 グラデーションベースの微調整を必要とせず、学習の唯一の源としていくつかの例を用いるプロンプトベースの数ショット学習を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-15T14:36:45Z)
• UniDS: A Unified Dialogue System for Chit-Chat and Task-oriented Dialogues [59.499965460525694]
  上記の2つのスキルを備えた統合対話システム(UniDS)を提案する。 我々は、チャットとタスク指向の対話の両方に対応可能な統合対話データスキーマを設計する。 我々は、事前訓練されたチャット対話モデルから混合対話データでUniDSを訓練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-15T11:56:47Z)
• Fusing task-oriented and open-domain dialogues in conversational agents [12.338220374261343]
  2つの対話モードは、友好的な人間のアシスタントが簡単に行うように、同じ会話でシームレスに連携することができる。 本稿では,マルチターン対話におけるTODとODDの融合の問題に対処する。 すなわち、対話は2つのモードから切り替わる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-09T09:48:26Z)
• TOD-BERT: Pre-trained Natural Language Understanding for Task-Oriented Dialogue [113.45485470103762]
  本研究では,言語モデリングのためのタスク指向対話データセットを,人間とマルチターンの9つに統合する。 事前学習時の対話動作をモデル化するために,ユーザトークンとシステムトークンをマスク付き言語モデルに組み込む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-15T04:09:05Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。