論文の概要: Dialog2API: Task-Oriented Dialogue with API Description and Example Programs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09946v1
• Date: Tue, 20 Dec 2022 01:52:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 15:14:11.806564
• Title: Dialog2API: Task-Oriented Dialogue with API Description and Example Programs
• Title（参考訳）: Dialog2API: API記述とサンプルプログラムを備えたタスク指向対話
• Authors: Raphael Shu, Elman Mansimov, Tamer Alkhouli, Nikolaos Pappas, Salvatore Romeo, Arshit Gupta, Saab Mansour, Yi Zhang, Dan Roth
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.336201096903466
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Functionality and dialogue experience are two important factors of task-oriented dialogue systems. Conventional approaches with closed schema (e.g., conversational semantic parsing) often fail as both the functionality and dialogue experience are strongly constrained by the underlying schema. We introduce a new paradigm for task-oriented dialogue - Dialog2API - to greatly expand the functionality and provide seamless dialogue experience. The conversational model interacts with the environment by generating and executing programs triggering a set of pre-defined APIs. The model also manages the dialogue policy and interact with the user through generating appropriate natural language responses. By allowing generating free-form programs, Dialog2API supports composite goals by combining different APIs, whereas unrestricted program revision provides natural and robust dialogue experience. To facilitate Dialog2API, the core model is provided with API documents, an execution environment and optionally some example dialogues annotated with programs. We propose an approach tailored for the Dialog2API, where the dialogue states are represented by a stack of programs, with most recently mentioned program on the top of the stack. Dialog2API can work with many application scenarios such as software automation and customer service. In this paper, we construct a dataset for AWS S3 APIs and present evaluation results of in-context learning baselines.
• Abstract（参考訳）: 機能と対話体験はタスク指向対話システムの2つの重要な要素である。 クローズドスキーマ(例えば、会話の意味解析)による従来のアプローチは、機能と対話エクスペリエンスが基礎となるスキーマによって強く制約されるため、しばしば失敗する。 タスク指向対話の新たなパラダイムであるdialog2apiを導入し,機能を拡大し,シームレスな対話体験を提供する。 会話モデルは、事前定義されたapiセットを起動するプログラムを生成し実行することで環境と対話する。 モデルはまた、適切な自然言語応答を生成して対話ポリシーを管理し、ユーザと対話する。 自由形式のプログラムを生成することで、Dialog2APIは異なるAPIを組み合わせることで複合目標をサポートします。 Dialog2APIを容易にするため、コアモデルにはAPIドキュメント、実行環境、オプションでプログラムに注釈付けされたサンプル対話が提供される。 本稿では,対話状態がプログラムのスタックで表されるdialog2api用に調整されたアプローチを提案する。 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。 本稿では,AWS S3 APIのデータセットを構築し,コンテキスト内学習ベースラインの評価結果を示す。

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