論文の概要: Dialogue Agents 101: A Beginner's Guide to Critical Ingredients for Designing Effective Conversational Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07255v2
• Date: Thu, 23 May 2024 13:45:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-26 21:12:42.592070
• Title: Dialogue Agents 101: A Beginner's Guide to Critical Ingredients for Designing Effective Conversational Systems
• Title（参考訳）: 対話エージェント101 : 効果的な会話システム設計のための批判的問題へのベジナーガイド
• Authors: Shivani Kumar, Sumit Bhatia, Milan Aggarwal, Tanmoy Chakraborty,
• Abstract要約: 本研究は,対話エージェントの主要な特徴,対応するオープンドメインデータセット,およびこれらのデータセットをベンチマークする手法について概説する。 我々は,既存のデータセットの会話から構築された統一dIalogue dataseTであるUNITを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.394466123216258
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sharing ideas through communication with peers is the primary mode of human interaction. Consequently, extensive research has been conducted in the area of conversational AI, leading to an increase in the availability and diversity of conversational tasks, datasets, and methods. However, with numerous tasks being explored simultaneously, the current landscape of conversational AI becomes fragmented. Therefore, initiating a well-thought-out model for a dialogue agent can pose significant challenges for a practitioner. Towards highlighting the critical ingredients needed for a practitioner to design a dialogue agent from scratch, the current study provides a comprehensive overview of the primary characteristics of a dialogue agent, the supporting tasks, their corresponding open-domain datasets, and the methods used to benchmark these datasets. We observe that different methods have been used to tackle distinct dialogue tasks. However, building separate models for each task is costly and does not leverage the correlation among the several tasks of a dialogue agent. As a result, recent trends suggest a shift towards building unified foundation models. To this end, we propose UNIT, a UNified dIalogue dataseT constructed from conversations of existing datasets for different dialogue tasks capturing the nuances for each of them. We also examine the evaluation strategies used to measure the performance of dialogue agents and highlight the scope for future research in the area of conversational AI.
• Abstract（参考訳）: 同僚とのコミュニケーションを通じてアイデアを共有することが、人間のインタラクションの第一のモードである。 その結果、会話型AIの領域で広範な研究が行われ、会話型タスク、データセット、メソッドの可用性と多様性が向上した。 しかし、同時に多くのタスクが探索されているため、会話型AIの現在の状況は断片化される。 したがって、対話エージェントのためのよく考えられたモデルを開始することは、実践者にとって重要な課題となる。 実践者が対話エージェントをゼロから設計するために必要な重要な要素を強調するために,本研究では,対話エージェントの主要な特徴,サポートタスク,対応するオープンドメインデータセット,これらのデータセットのベンチマークに使用する方法などについて概説する。 我々は,異なる対話課題に対処するために,異なる手法が用いられていることを観察した。 しかし、各タスクごとに別々のモデルを構築するのはコストがかかり、対話エージェントの複数のタスク間の相関を活用できない。 結果として、近年のトレンドは、統合基盤モデルの構築へのシフトを示唆している。 この目的のために、既存のデータセットの会話から構築されたUNIT(Unified dIalogue dataseT)を提案する。 また,対話エージェントの性能測定に使用する評価戦略についても検討し,対話型AI分野における今後の研究対象を明らかにする。

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