論文の概要: Demonstrating CAT: Synthesizing Data-Aware Conversational Agents for Transactional Databases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.14144v1
• Date: Sat, 26 Mar 2022 19:46:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-29 16:07:42.515137
• Title: Demonstrating CAT: Synthesizing Data-Aware Conversational Agents for Transactional Databases
• Title（参考訳）: 実演 cat: トランザクショナルデータベースのためのデータアウェアな会話エージェントの合成
• Authors: Marius Gassen, Benjamin H\"attasch, Benjamin Hilprecht, Nadja Geisler, Alexander Fraser, Carsten Binnig
• Abstract要約: 本稿では、トランザクションデータベースのための対話エージェントを作成するために使用できるCATについて述べる。 主な考え方は、与えられたOデータベースに対して、CATは、必要なトレーニングデータの合成に弱い監視を使用する、ということです。 CATは、結果のエージェントとデータベースとのアウト・オブ・ボックスの統合を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.96827026450562
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Databases for OLTP are often the backbone for applications such as hotel room or cinema ticket booking applications. However, developing a conversational agent (i.e., a chatbot-like interface) to allow end-users to interact with an application using natural language requires both immense amounts of training data and NLP expertise. This motivates CAT, which can be used to easily create conversational agents for transactional databases. The main idea is that, for a given OLTP database, CAT uses weak supervision to synthesize the required training data to train a state-of-the-art conversational agent, allowing users to interact with the OLTP database. Furthermore, CAT provides an out-of-the-box integration of the resulting agent with the database. As a major difference to existing conversational agents, agents synthesized by CAT are data-aware. This means that the agent decides which information should be requested from the user based on the current data distributions in the database, which typically results in markedly more efficient dialogues compared with non-data-aware agents. We publish the code for CAT as open source.
• Abstract（参考訳）: OLTP用のデータベースは、しばしばホテルの部屋や映画館のチケット予約アプリケーションのようなアプリケーションのためのバックボーンである。 しかし、自然言語を使ったアプリケーションとの対話を可能にする会話エージェント(チャットボットのようなインタフェース)の開発には、膨大なトレーニングデータとNLPの専門知識が必要である。 これはCATを動機付けており、トランザクションデータベースの会話エージェントを簡単に作成することができる。 主な考え方は、あるOLTPデータベースに対して、CATは弱い監督力を使用して、必要なトレーニングデータを合成し、最先端の会話エージェントをトレーニングし、ユーザがOLTPデータベースと対話できるようにするというものだ。 さらに、CATは結果のエージェントとデータベースとのアウト・オブ・ボックスの統合を提供する。 既存の会話エージェントとの大きな違いとして、CATによって合成されたエージェントはデータ認識である。 これは、エージェントがデータベース内の現在のデータ分布に基づいて、ユーザからどの情報を要求すべきかを決定することを意味する。 CATのコードをオープンソースとして公開しています。

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