論文の概要: ConvLab-3: A Flexible Dialogue System Toolkit Based on a Unified Data Format

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.17148v1
• Date: Wed, 30 Nov 2022 16:37:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 15:36:44.942189
• Title: ConvLab-3: A Flexible Dialogue System Toolkit Based on a Unified Data Format
• Title（参考訳）: ConvLab-3: 統一データフォーマットに基づくフレキシブルな対話システムツールキット
• Authors: Qi Zhu, Christian Geishauser, Hsien-chin Lin, Carel van Niekerk, Baolin Peng, Zheng Zhang, Michael Heck, Nurul Lubis, Dazhen Wan, Xiaochen Zhu, Jianfeng Gao, Milica Ga\v{s}i\'c, Minlie Huang
• Abstract要約: ConvLab-3は、TODデータフォーマットを統一したフレキシブルな対話システムである。 異なるデータセットは1つの統一フォーマットに変換され、モデルによって同じようにロードされる。 その結果、新しいモデルやデータセットを適用するコストが大幅に削減される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.02530485346414
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diverse data formats and ontologies of task-oriented dialogue (TOD) datasets hinder us from developing general dialogue models that perform well on many datasets and studying knowledge transfer between datasets. To address this issue, we present ConvLab-3, a flexible dialogue system toolkit based on a unified TOD data format. In ConvLab-3, different datasets are transformed into one unified format and loaded by models in the same way. As a result, the cost of adapting a new model or dataset is significantly reduced. Compared to the previous releases of ConvLab (Lee et al., 2019b; Zhu et al., 2020b), ConvLab-3 allows developing dialogue systems with much more datasets and enhances the utility of the reinforcement learning (RL) toolkit for dialogue policies. To showcase the use of ConvLab-3 and inspire future work, we present a comprehensive study with various settings. We show the benefit of pre-training on other datasets for few-shot fine-tuning and RL, and encourage evaluating policy with diverse user simulators.
• Abstract（参考訳）: タスク指向対話(TOD)データセットのさまざまなデータ形式とオントロジーは、多くのデータセットでよく機能する一般的な対話モデルの開発や、データセット間の知識伝達の研究を妨げる。 本稿では,TODデータフォーマットを統一したフレキシブルな対話システムツールキットであるConvLab-3を提案する。 ConvLab-3では、異なるデータセットが1つの統一フォーマットに変換され、モデルによって同じようにロードされる。 その結果、新しいモデルやデータセットを適用するコストは大幅に削減される。 convlab(lee et al., 2019b; zhu et al., 2020b)の以前のリリースと比較して、convlab-3は、より多くのデータセットを持つ対話システムの開発を可能にし、対話ポリシーのための強化学習(rl)ツールキットの有用性を高める。 ConvLab-3の使用を実演し、今後の作業を促すために、さまざまな設定で包括的な研究を紹介する。 数ショットの微調整とRLのための他のデータセットに対する事前学習の利点を示し、多様なユーザシミュレータによるポリシー評価を奨励する。

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