論文の概要: Towards a Neural Era in Dialogue Management for Collaboration: A Literature Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09021v1
• Date: Tue, 18 Jul 2023 07:20:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-19 16:03:11.973128
• Title: Towards a Neural Era in Dialogue Management for Collaboration: A Literature Survey
• Title（参考訳）: コラボレーションのための対話管理のニューラルネットワーク時代に向けて:文献調査
• Authors: Amogh Mannekote
• Abstract要約: 調査は、共同対話システムにおける対話管理パラダイムの進化をレビューすることから始まる。 その後、現在のデータ駆動型対話管理技術に焦点を移す。 論文は、協調対話管理にニューラルアプローチを適用した最近の研究の集合を分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dialogue-based human-AI collaboration can revolutionize collaborative problem-solving, creative exploration, and social support. To realize this goal, the development of automated agents proficient in skills such as negotiating, following instructions, establishing common ground, and progressing shared tasks is essential. This survey begins by reviewing the evolution of dialogue management paradigms in collaborative dialogue systems, from traditional handcrafted and information-state based methods to AI planning-inspired approaches. It then shifts focus to contemporary data-driven dialogue management techniques, which seek to transfer deep learning successes from form-filling and open-domain settings to collaborative contexts. The paper proceeds to analyze a selected set of recent works that apply neural approaches to collaborative dialogue management, spotlighting prevailing trends in the field. This survey hopes to provide foundational background for future advancements in collaborative dialogue management, particularly as the dialogue systems community continues to embrace the potential of large language models.
• Abstract（参考訳）: 対話に基づく人間とAIのコラボレーションは、協調的な問題解決、創造的な探索、社会的支援に革命をもたらす。 この目標を達成するためには、交渉、従順の指示、共通基盤の確立、共有タスクの進行といったスキルに熟練した自動エージェントの開発が不可欠である。 この調査は、従来の手作りや情報に基づく手法からai計画に触発されたアプローチまで、協調対話システムにおける対話管理パラダイムの進化をレビューすることから始まる。 そして、フォームフィリングやオープンドメインの設定からコラボレーティブなコンテキストへディープラーニングの成功を移そうとする、現代のデータ駆動型対話管理技術に焦点を移す。 本稿は,協調的な対話管理にニューラルアプローチを適用した最近の研究の選抜セットを分析し,この分野の流行にスポットライトを当てる。 この調査は、特に対話システムコミュニティが大きな言語モデルの可能性を受け入れ続ける中で、共同対話管理の今後の進歩の基礎となる背景を提供することを期待している。

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