On-the-job learning consists in continuously learning while being used in production, in an open environment, meaning that the system has to deal on its own with situations and elements never seen before. The kind of systems that seem to be especially adapted to on-the-job learning are dialogue systems, since they can take advantage of their interactions with users to collect feedback to adapt and improve their components over time. Some dialogue systems performing on-the-job learning have been built and evaluated but no general methodology has yet been defined. Thus in this paper, we propose a first general methodology for evaluating on-the-job learning dialogue systems. We also describe a task-oriented dialogue system which improves on-the-job its natural language component through its user interactions. We finally evaluate our system with the described methodology.


翻译:在职学习包括不断学习,同时在公开的环境下进行生产,这意味着系统必须自己处理以前从未见过的情况和要素。似乎特别适合在职学习的系统是对话系统,因为他们可以利用与用户的互动来收集反馈,以适应和随着时间的推移改进其组成部分。一些进行在职学习的对话系统已经建立和评估,但尚未界定一般方法。因此,我们在本文件中提出了评价在职学习对话系统的第一个一般方法。我们还描述了一个面向任务的对话系统,通过用户的互动改进了在职的自然语言组成部分。我们最后用所述方法评估了我们的系统。

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