論文の概要: Flowstorm: Open-Source Platform with Hybrid Dialogue Architecture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09377v1
• Date: Mon, 19 Dec 2022 11:27:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 17:15:51.790995
• Title: Flowstorm: Open-Source Platform with Hybrid Dialogue Architecture
• Title（参考訳）: Flowstorm: ハイブリッド対話アーキテクチャを備えたオープンソースプラットフォーム
• Authors: Jan Pichl, Petr Marek, Jakub Konr\'ad, Petr Lorenc, Ond\v{r}ej Kobza, Tom\'a\v{s} Zaj\'i\v{c}ek, Jan \v{S}ediv\'y
• Abstract要約: Flowstormは、会話型アプリケーションの作成、実行、分析に適したオープンソースプロジェクトである。 高速で完全に自動化されたビルドプロセスのおかげで、プラットフォーム内で生成された対話は数秒で実行できる。 本稿では,木構造と生成モデルを組み合わせた対話型アーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9236074230806579
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a conversational AI platform called Flowstorm. Flowstorm is an open-source SaaS project suitable for creating, running, and analyzing conversational applications. Thanks to the fast and fully automated build process, the dialogues created within the platform can be executed in seconds. Furthermore, we propose a novel dialogue architecture that uses a combination of tree structures with generative models. The tree structures are also used for training NLU models suitable for specific dialogue scenarios. However, the generative models are globally used across applications and extend the functionality of the dialogue trees. Moreover, the platform functionality benefits from out-of-the-box components, such as the one responsible for extracting data from utterances or working with crawled data. Additionally, it can be extended using a custom code directly in the platform. One of the essential features of the platform is the possibility to reuse the created assets across applications. There is a library of prepared assets where each developer can contribute. All of the features are available through a user-friendly visual editor.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Flowstormという対話型AIプラットフォームを提案する。 flowstormは、会話型アプリケーションの作成、実行、分析に適したオープンソースのsaasプロジェクトである。 高速で完全に自動化されたビルドプロセスのおかげで、プラットフォーム内で生成された対話は数秒で実行できる。 さらに,木構造と生成モデルを組み合わせた対話型アーキテクチャを提案する。 ツリー構造は特定の対話シナリオに適したNLUモデルのトレーニングにも使用される。 しかし、生成モデルはアプリケーション全体でグローバルに使われ、対話ツリーの機能を拡張する。 さらに、プラットフォーム機能は、発話からデータを抽出したり、クロールされたデータを扱う責任があるような、既定のコンポーネントの恩恵を受ける。 さらに、プラットフォーム内で直接カスタムコードを使用して拡張することもできる。 プラットフォームの本質的な特徴の1つは、アプリケーション間で生成された資産を再利用できることです。 各開発者が貢献できる準備された資産のライブラリがあります。 すべての機能は、ユーザフレンドリーなビジュアルエディタを通じて利用できる。

関連論文リスト

• Contextual Data Augmentation for Task-Oriented Dialog Systems [8.085645180329417]
  本研究では,ユーザターンを生成する新しいダイアログ拡張モデルを構築し,完全なダイアログコンテキストを条件づける。 言語モデルの新しいプロンプト設計と出力の再ランク付けにより、我々のモデルから生成されたダイアログを直接使用して、下流ダイアログシステムのトレーニングを行うことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-16T13:22:34Z)
• Dialog2API: Task-Oriented Dialogue with API Description and Example Programs [57.336201096903466]
  タスク指向対話のための新しいパラダイム、Dialog2APIを導入し、機能を大幅に拡張し、シームレスな対話体験を提供する。 また、対話ポリシーを管理し、適切な自然言語応答を生成することでユーザと対話する。 Dialog2APIは、ソフトウェア自動化やカスタマーサービスなど、多くのアプリケーションシナリオで動作する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-20T01:52:46Z)
• Manual-Guided Dialogue for Flexible Conversational Agents [84.46598430403886]
  対話データを効率的に構築し、利用する方法や、さまざまなドメインにモデルを大規模にデプロイする方法は、タスク指向の対話システムを構築する上で重要な問題である。 エージェントは対話とマニュアルの両方からタスクを学習する。 提案手法は,詳細なドメインオントロジーに対する対話モデルの依存性を低減し,様々なドメインへの適応をより柔軟にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-16T08:21:12Z)
• Structure Extraction in Task-Oriented Dialogues with Slot Clustering [94.27806592467537]
  タスク指向対話では、対話構造はしばしば対話状態間の遷移グラフと見なされている。 本稿では,タスク指向対話における構造抽出のための簡易かつ効果的な手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-28T20:18:12Z)
• Conversation Learner -- A Machine Teaching Tool for Building Dialog Managers for Task-Oriented Dialog Systems [57.082447660944965]
  Conversation Learnerは、ダイアログマネージャを構築するための機械学習ツールである。 ダイアログ作成者が慣れ親しんだツールを使ってダイアログフローを作成し、ダイアログフローをパラメトリックモデルに変換することができる。 ユーザシステムダイアログをトレーニングデータとして活用することで、ダイアログ作成者が時間とともにダイアログマネージャを改善することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-09T00:10:54Z)
• Variational Hierarchical Dialog Autoencoder for Dialog State Tracking Data Augmentation [59.174903564894954]
  本研究では,この手法を,ゴール指向対話のための対話状態追跡タスクに拡張する。 目的指向ダイアログの完全な側面をモデル化するための変分階層型ダイアログオートエンコーダ(VHDA)を提案する。 各種ダイアログデータセットを用いた実験により、生成データ拡張による下流ダイアログトラッカーのロバスト性の向上が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-23T15:34:56Z)
• Plato Dialogue System: A Flexible Conversational AI Research Platform [64.82999992143448]
  PlatoはPythonで書かれた柔軟な会話型AIプラットフォームで、あらゆる種類の対話型エージェントアーキテクチャをサポートする。 Platoは理解しやすく、デバッグしやすいように設計されており、各コンポーネントをトレーニングする基盤となる学習フレームワークに依存しない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-17T18:27:29Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。