論文の概要: Commonsense Reasoning for Conversational AI: A Survey of the State of the Art

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.07926v1
• Date: Wed, 15 Feb 2023 19:55:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-17 15:56:28.523334
• Title: Commonsense Reasoning for Conversational AI: A Survey of the State of the Art
• Title（参考訳）: 会話型AIのためのコモンセンス推論:最先端技術に関する調査
• Authors: Christopher Richardson and Larry Heck
• Abstract要約: 論文では、関連するトレーニングデータセットをリストアップし、会話型AIにコモンセンスを含めるための主要なアプローチについて説明する。 本稿では,BlenderBot3とLaMDAの2つの最先端オープンダイアログモデルの限られたコモンセンス能力について予備観測を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.76146285961466
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large, transformer-based pretrained language models like BERT, GPT, and T5 have demonstrated a deep understanding of contextual semantics and language syntax. Their success has enabled significant advances in conversational AI, including the development of open-dialogue systems capable of coherent, salient conversations which can answer questions, chat casually, and complete tasks. However, state-of-the-art models still struggle with tasks that involve higher levels of reasoning - including commonsense reasoning that humans find trivial. This paper presents a survey of recent conversational AI research focused on commonsense reasoning. The paper lists relevant training datasets and describes the primary approaches to include commonsense in conversational AI. The paper also discusses benchmarks used for evaluating commonsense in conversational AI problems. Finally, the paper presents preliminary observations of the limited commonsense capabilities of two state-of-the-art open dialogue models, BlenderBot3 and LaMDA, and its negative effect on natural interactions. These observations further motivate research on commonsense reasoning in conversational AI.
• Abstract（参考訳）: BERT、GPT、T5のような大きなトランスフォーマーベースの事前訓練された言語モデルは、文脈意味論と言語構文の深い理解を示している。 彼らの成功は会話型aiにおいて大きな進歩をもたらし、コヒーレントで有能な会話ができるオープンダイアログシステムの開発、質問への回答、カジュアルな会話、完全なタスクなどを可能にした。 しかし、最先端のモデルは高いレベルの推論を含むタスクといまだに苦労している。 本稿では,コモンセンス推論に着目した近年の会話型AI研究について報告する。 論文は関連するトレーニングデータセットをリストアップし、会話型aiにcommonsenseを含めるための主要なアプローチを説明する。 また、会話型AI問題におけるコモンセンスの評価に用いられるベンチマークについても論じる。 最後に,2つの最先端オープン対話モデルであるblenderbot3とlamdaのコモンセンス能力と,その自然相互作用に対する負の影響について予備的な観察を行った。 これらの観察は、会話型AIにおける常識推論の研究をさらに動機付けている。

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