論文の概要: Task-Oriented Dialog Systems for the Senegalese Wolof Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11203v1
• Date: Sun, 15 Dec 2024 14:35:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 14:02:29.879656
• Title: Task-Oriented Dialog Systems for the Senegalese Wolof Language
• Title（参考訳）: セネガル語Wolof言語のためのタスク指向対話システム
• Authors: Derguene Mbaye, Moussa Diallo,
• Abstract要約: 大型言語モデル(LLM)は幻覚のような重大なリスクをもたらす。 アフリカ語のような低リソース言語は、これらのシステムではいまだに不足している。 モジュール型タスク指向ダイアログシステム(ToDS)をベースとした,より古典的なアプローチを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.19238952496650968
• License:
• Abstract: In recent years, we are seeing considerable interest in conversational agents with the rise of large language models (LLMs). Although they offer considerable advantages, LLMs also present significant risks, such as hallucination, which hinder their widespread deployment in industry. Moreover, low-resource languages such as African ones are still underrepresented in these systems limiting their performance in these languages. In this paper, we illustrate a more classical approach based on modular architectures of Task-oriented Dialog Systems (ToDS) offering better control over outputs. We propose a chatbot generation engine based on the Rasa framework and a robust methodology for projecting annotations onto the Wolof language using an in-house machine translation system. After evaluating a generated chatbot trained on the Amazon Massive dataset, our Wolof Intent Classifier performs similarly to the one obtained for French, which is a resource-rich language. We also show that this approach is extensible to other low-resource languages, thanks to the intent classifier's language-agnostic pipeline, simplifying the design of chatbots in these languages.
• Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語モデル(LLM)の台頭に伴い,対話型エージェントへの関心が高まっている。 それらは大きな利点を提供するが、LLMは幻覚などの重大なリスクも生み出すため、業界への展開を妨げている。 さらに、アフリカ語のような低リソース言語は、これらのシステムでは依然として不足しており、これらの言語のパフォーマンスは制限されている。 本稿では,タスク指向対話システム(ToDS)のモジュールアーキテクチャに基づく,より古典的なアプローチについて述べる。 本稿では、Rasaフレームワークに基づくチャットボット生成エンジンと、社内の機械翻訳システムを用いてWolof言語にアノテーションを投影する堅牢な方法論を提案する。 Amazon Massiveデータセットでトレーニングされた生成されたチャットボットを評価した後、我々のWolof Intent Classifierは、リソース豊富な言語であるフランス語で得られたものと同じように動作します。 また、インテント分類器の言語に依存しないパイプラインのおかげで、このアプローチは他の低リソース言語にも拡張可能であることを示し、これらの言語におけるチャットボットの設計を簡素化する。

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