Fugu-MT 論文翻訳(概要): Alexa, Let's Work Together: Introducing the First Alexa Prize TaskBot Challenge on Conversational Task Assistance

論文の概要: Alexa, Let's Work Together: Introducing the First Alexa Prize TaskBot Challenge on Conversational Task Assistance

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.06321v1
Date: Tue, 13 Sep 2022 22:01:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-15 12:49:40.063783
Title: Alexa, Let's Work Together: Introducing the First Alexa Prize TaskBot Challenge on Conversational Task Assistance
Title（参考訳）: Alexa, 一緒に仕事をしよう - 会話タスク支援に関するAlexa Prize TaskBot Challengeの紹介
Authors: Anna Gottardi, Osman Ipek, Giuseppe Castellucci, Shui Hu, Lavina Vaz, Yao Lu, Anju Khatri, Anjali Chadha, Desheng Zhang, Sattvik Sahai, Prerna Dwivedi, Hangjie Shi, Lucy Hu, Andy Huang, Luke Dai, Bofei Yang, Varun Somani, Pankaj Rajan, Ron Rezac, Michael Johnston, Savanna Stiff, Leslie Ball, David Carmel, Yang Liu, Dilek Hakkani-Tur, Oleg Rokhlenko, Kate Bland, Eugene Agichtein, Reza Ghanadan, Yoelle Maarek
Abstract要約: Alexa Prize TaskBotチャレンジは、現実世界のタスクで人間を対話的に支援する要件を導入することで、SocialBotチャレンジの成功の上に構築されている。本稿では、TaskBotの課題の概要を説明し、CoBot Toolkitを使ってチームに提供されるインフラサポートについて述べ、研究課題を克服するために参加チームが行ったアプローチについて要約する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.3267314621785
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Since its inception in 2016, the Alexa Prize program has enabled hundreds of university students to explore and compete to develop conversational agents through the SocialBot Grand Challenge. The goal of the challenge is to build agents capable of conversing coherently and engagingly with humans on popular topics for 20 minutes, while achieving an average rating of at least 4.0/5.0. However, as conversational agents attempt to assist users with increasingly complex tasks, new conversational AI techniques and evaluation platforms are needed. The Alexa Prize TaskBot challenge, established in 2021, builds on the success of the SocialBot challenge by introducing the requirements of interactively assisting humans with real-world Cooking and Do-It-Yourself tasks, while making use of both voice and visual modalities. This challenge requires the TaskBots to identify and understand the user's need, identify and integrate task and domain knowledge into the interaction, and develop new ways of engaging the user without distracting them from the task at hand, among other challenges. This paper provides an overview of the TaskBot challenge, describes the infrastructure support provided to the teams with the CoBot Toolkit, and summarizes the approaches the participating teams took to overcome the research challenges. Finally, it analyzes the performance of the competing TaskBots during the first year of the competition.
Abstract（参考訳）: 2016年の創設以来、Alexa Prizeプログラムにより、何百人もの大学生がSocialBot Grand Challengeを通じて会話エージェントを探索し、競うことができるようになった。課題の目標は、人気トピックで人間と20分間の会話をしながら、平均4.0/5.0のレーティングを達成できるエージェントを作ることである。しかし、会話エージェントがますます複雑なタスクをユーザを支援するために、新しい会話AI技術と評価プラットフォームが必要である。 2021年に設立されたAlexa Prize TaskBot Challengeは、実際のCookingとDo-It-Yourselfタスクで人間を対話的に支援し、音声と視覚の両方のモダリティを活用するという要件を導入することで、SocialBot Challengeの成功を支えている。この課題は、タスクボットがユーザのニーズを識別し、理解し、タスクとドメインの知識をインタラクションに識別し、統合し、目の前のタスクから邪魔をすることなくユーザを惹きつける新しい方法を開発することを必要とする。本稿では、taskbotチャレンジの概要と、cobotツールキットを使用してチームに提供されるインフラストラクチャサポートについて説明し、研究課題を克服するためにチームが行ったアプローチを要約する。最後に、コンペの初年度における競合タスクボットのパフォーマンスを分析する。

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