論文の概要: Are Current Task-oriented Dialogue Systems Able to Satisfy Impolite Users?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12942v1
• Date: Mon, 24 Oct 2022 04:11:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 16:44:36.294580
• Title: Are Current Task-oriented Dialogue Systems Able to Satisfy Impolite Users?
• Title（参考訳）: 現在のタスク指向対話システムはユーザ満足度が高いか?
• Authors: Zhiqiang Hu, Roy Kaa-Wei Lee, Nancy F. Chen
• Abstract要約: 我々は,不規則な対話コーパスを構築し,最先端のTODシステムを評価する実験を行った。 実験の結果,既存のTODシステムでは不規則な発話を処理できないことがわかった。 また,不規則対話におけるTOD性能向上のためのデータ拡張手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.066439234012275
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Task-oriented dialogue (TOD) systems have assisted users on many tasks, including ticket booking and service inquiries. While existing TOD systems have shown promising performance in serving customer needs, these systems mostly assume that users would interact with the dialogue agent politely. This assumption is unrealistic as impatient or frustrated customers may also interact with TOD systems impolitely. This paper aims to address this research gap by investigating impolite users' effects on TOD systems. Specifically, we constructed an impolite dialogue corpus and conducted extensive experiments to evaluate the state-of-the-art TOD systems on our impolite dialogue corpus. Our experimental results show that existing TOD systems are unable to handle impolite user utterances. We also present a data augmentation method to improve TOD performance in impolite dialogues. Nevertheless, handling impolite dialogues remains a very challenging research task. We hope by releasing the impolite dialogue corpus and establishing the benchmark evaluations, more researchers are encouraged to investigate this new challenging research task.
• Abstract（参考訳）: タスク指向対話(tod)システムは、チケット予約やサービス問い合わせなど、多くのタスクのユーザを支援する。 既存のtodシステムは、顧客のニーズに応える上で有望な性能を示しているが、これらのシステムは、ユーザが対話エージェントと丁寧に対話することを想定している。 この仮定は非現実的であり、不愉快な顧客やフラストレーションのある顧客はTODシステムと不当に対話する可能性がある。 本稿は,TODシステムに対するユーザの影響を調査することで,この研究ギャップに対処することを目的とする。 具体的には,無作為対話コーパスを構築し,無作為対話コーパスの最先端todシステムを評価するための広範な実験を行った。 実験の結果,既存のtodシステムは不適切なユーザの発話を処理できないことがわかった。 また,不規則対話におけるTOD性能向上のためのデータ拡張手法を提案する。 それでも、不規則な対話を扱うことは、非常に難しい研究課題である。 インポライトな対話コーパスを公開し、ベンチマーク評価を確立することで、この新たな挑戦的な研究課題を調査できることを願っている。

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