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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.17148v2
• Date: Tue, 17 Oct 2023 09:06:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-18 23:03:44.741354
• 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: タスク指向対話(TOD)システムはデジタルアシスタントとして機能し、フライトの予約やレストランの検索といった様々なタスクを通じてユーザを誘導する。 TODシステムを構築するための既存のツールキットは、データ、モデル、実験環境の包括的な配列を提供するのに不足することが多い。 本稿では,このギャップを埋めるための多面的対話システムツールキットConvLab-3を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.33443450434521
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Task-oriented dialogue (TOD) systems function as digital assistants, guiding users through various tasks such as booking flights or finding restaurants. Existing toolkits for building TOD systems often fall short of in delivering comprehensive arrays of data, models, and experimental environments with a user-friendly experience. We introduce ConvLab-3: a multifaceted dialogue system toolkit crafted to bridge this gap. Our unified data format simplifies the integration of diverse datasets and models, significantly reducing complexity and cost for studying generalization and transfer. Enhanced with robust reinforcement learning (RL) tools, featuring a streamlined training process, in-depth evaluation tools, and a selection of user simulators, ConvLab-3 supports the rapid development and evaluation of robust dialogue policies. Through an extensive study, we demonstrate the efficacy of transfer learning and RL and showcase that ConvLab-3 is not only a powerful tool for seasoned researchers but also an accessible platform for newcomers.
• Abstract（参考訳）: タスク指向対話(TOD)システムはデジタルアシスタントとして機能し、フライトの予約やレストランの検索といった様々なタスクを通じてユーザを誘導する。 todシステムを構築するための既存のツールキットは、ユーザーフレンドリーな体験でデータ、モデル、実験環境の包括的な配列を提供するのに不足することが多い。 本稿では,このギャップを埋めるための多面的対話システムツールキットConvLab-3を紹介する。 当社の統一データフォーマットは、さまざまなデータセットとモデルの統合を単純化し、一般化と転送を研究するための複雑さとコストを大幅に削減します。 堅牢な強化学習(RL)ツール,合理化トレーニングプロセス,詳細な評価ツール,ユーザシミュレータの選択などによって強化されたConvLab-3は,堅牢な対話ポリシの迅速な開発と評価をサポートする。 本研究では,トランスファーラーニングとRLの有効性を実証し,ConvLab-3が研究者にとって強力なツールであるだけでなく,新参者にとってアクセス可能なプラットフォームであることを示す。

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