论文题目:Challenges in Building Intelligent Open-domain Dialog Systems

论文摘要:由于大量的对话数据的可用性和最新的渐进式对话方法AI的兴起,人们对开发智能的开放域对话系统产生了浓厚的兴趣。与传统的面向任务的机器人一样,开放域对话系统旨在通过满足人类对交流,情感和情感的需求与用户建立长期联系。社会归属感。本文回顾了有关神经方法的最新工作,该方法致力于解决开发此类系统的三个挑战:语义,一致性和交互性。语义要求对话系统不仅要了解对话的内容,还要识别对话过程中用户的情感和社交需求;一致性要求该系统表现出一致的个性以赢得用户的信任并获得他们的长期信任。该系统生成人际反应以实现特定社会目标(如娱乐性,顺从性和任务完成性)的能力。我们在本次调查中选择呈现的研究基于我们的独特观点,但绝不是完整的。尽管如此,我们希望该讨论会激发新的研究,以开发更多的智能到笔域对话系统。

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清华大学是中国乃至亚洲最著名的高等学府之一。其前身即1911年利用美国退还庚子赔款之退款在北京设立之清华学堂,1912年中华民国成立后改为清华学校,1928年北伐后由国民政府改制为国立清华大学。对日抗战期间西迁昆明,与北京大学、南开大学合组国立西南联合大学。1946年迁返北平复校。

主题: Opportunities and Challenges in Explainable Artificial Intelligence (XAI): A Survey

摘要: 如今,深度神经网络已广泛应用于对医疗至关重要的任务关键型系统,例如医疗保健,自动驾驶汽车和军事领域,这些系统对人类生活产生直接影响。然而,深层神经网络的黑匣子性质挑战了其在使用中的关键任务应用,引发了引起信任不足的道德和司法问题。可解释的人工智能(XAI)是人工智能(AI)的一个领域,它促进了一系列工具,技术和算法的产生,这些工具,技术和算法可以生成对AI决策的高质量,可解释,直观,人类可理解的解释。除了提供有关深度学习当前XAI格局的整体视图之外,本文还提供了开创性工作的数学总结。我们首先提出分类法,然后根据它们的解释范围,算法背后的方法,解释级别或用法对XAI技术进行分类,这有助于建立可信赖,可解释且自解释的深度学习模型。然后,我们描述了XAI研究中使用的主要原理,并介绍了2007年至2020年XAI界标研究的历史时间表。在详细解释了每种算法和方法之后,我们评估了八种XAI算法对图像数据生成的解释图,讨论了其局限性方法,并提供潜在的未来方向来改进XAI评估。

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题目: A Survey on Dialog Management: Recent Advances and Challenges

摘要:

对话管理(DM)是面向任务的对话系统的一个重要组成部分。给定对话历史记录,DM预测对话状态并决定对话代理应该采取的下一步操作。近年来,对话策略学习被广泛地定义为一种强化学习(RL)问题,越来越多的研究集中在DM的适用性上。在本文中,综述了DM的三个关键主题的最新进展和挑战:

  • 提高模型可扩展性,方便对话系统在新场景下建模;
  • 处理对话策略学习的数据稀缺性问题;
  • 提高培训效率,实现更好的任务完成绩效。

相信这项调查可以为未来对话管理的研究提供一些启示。

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【导读】对话系统(Dialogue system,DS)由于其广泛的应用前景,已经吸引了工业界和学术界极大的关注。研究人员通常根据对话系统的功能对其进行分类.然而许多对话需要DS在不同的功能之间来回切换。例如,电影评论就需要在对话和问答之间切换,交流式推荐就需要系统在对话与推荐之间转换。因此,根据功能进行分类并不足以适应当前的发展趋势。我们基于背景知识对DS进行分类。特别地,我们基于非结构化的文本来研究目前最新的对话系统。我们把基于文档对话系统(Document Grounded Dialogue System,DGDS)定义为围绕给定的文本进行对话交流的对话系统。DGDS可以被应用在诸多场景之中,如根据产品手册谈论商品,评论新闻报道等。我们相信抽取非结构化的信息是对话系统未来的发展趋势,因为在这些非结构化的文本之中蕴藏着大量的人类知识。研究DGDS一方面是因为其广泛的应用前景,另一方面是因为其能够促进AI更好的理解人类知识和自然语言。我们从DGDS的类别,架构,数据集,模型和未来的发展方向进行了论述。

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摘要

推荐系统是一种软件应用程序,它可以帮助用户在信息过载的情况下找到感兴趣的主题。当前的研究通常假设一个一次性的交互范式,其中用户偏好是根据过去历史观察到的行为来估计的,并且按照等级排序的推荐列表是用户交互的主要的且是单向的形式。对话推荐系统(CRS)采用了一种不同的方法,支持更丰富的交互。例如,这些交互可以帮助改进偏好激发过程,或者允许用户询问关于推荐的问题并给出反馈。对CRS的兴趣在过去几年里显著增加。这种发展主要是由于自然语言处理领域的重大进展,新的语音控制家庭助手的出现,以及聊天机器人技术的增加使用。在本文中,我们详细介绍了现有的对话推荐方法。我们将这些方法按不同的维度进行分类,例如,根据支持的用户意图或用户在后台使用的知识。此外,我们还讨论了技术方法,回顾了CRS的评估方法,并最终确定了一些在未来值得更多研究的差距。

介绍

推荐系统是人工智能在实践中最明显的成功案例之一。通常,这些系统的主要任务是为用户指出感兴趣的潜在主题,例如电子商务网站。因此,它们不仅可以在信息超载的情况下帮助用户,还可以对服务提供商的业务做出重大贡献。 在这些实际应用中,推荐是一个一次性的交互过程。通常,底层系统会随着时间的推移监视其用户的行为,然后在预定义的导航情况下(例如,当用户登录到服务时)提供一组定制的建议。尽管这种方法在各个领域都很常见,也很有用,但是它可能有一些潜在的限制。例如,在许多应用程序场景中,用户首选项无法从其过去的交互中可靠地估计出来。对于高介入的产品(例如,当推荐一款智能手机时),我们甚至可能完全没有过去的观察结果。此外,在一组建议中包含哪些内容可能与上下文高度相关,而且可能很难自动确定用户的当前情况或需求。最后,另一个假设通常是,当用户登录网站时,他们已经知道自己的偏好。然而,这未必是真的。例如,用户可能只在决策过程中确定他们的首选项,例如,当他们意识到选项的空间时。在某些情况下,他们也可能只在与推荐者的交互过程中了解这块内容和可用的选项。 对话推荐系统(CRS)是可以帮助解决这些的挑战中的许多这样的问题。一般来说,这种系统的总体思想是支持与用户进行面向任务的多回合对话。例如,在这样的对话中,系统可以引出用户当前的详细偏好,为主题推荐提供解释,或者处理用户对所提建议的反馈。 鉴于这类系统的巨大潜力,对CRS的研究已经有了一定的传统。早在20世纪70年代末,Rich就设想了一个电脑化的图书管理员,通过用自然语言互动地向用户提问有关他们的个性和偏好的问题,向他们提出阅读建议。除了基于自然语言处理(NLP)的接口外,近年来还提出了多种基于表单的用户接口。CRS中较早的基于这些接口的交互方法之一称为critiquing,它在1982年就被提出作为数据库领域的查询重新制定的一种方法。在critiquing方法中,用户很快会在对话中看到一个建议,然后可以对这些建议应用预先定义的评论。 基于表单的方法通常很有吸引力,因为用户可以使用的操作是预先定义的、明确的。然而,这样的对话也可能出现非自然的,用户可能在表达他们的偏好的方式上感到约束。另一方面,基于NLP的方法在很长一段时间内受到了现有的限制,例如在处理语音命令的上下文中。然而,近年来,语言技术取得了重大进展。因此,我们现在习惯于向智能手机和数字家庭助手发出语音命令,这些设备的识别精度已经达到了令人印象深刻的水平。与语音助手领域的这些发展相对应,我们注意到聊天机器人技术在最近几年的快速发展。聊天机器人,无论是简单的还是复杂的,通常也能处理自然语言,现在广泛应用于各种应用领域,例如,处理客户服务请求。 这些技术的进步导致在过去几年中对CRS的兴趣增加。然而,与以前的许多方法相比,我们注意到今天的技术建议更多地是基于机器学习技术,而不是遵循预先定义的对话路径,用于确定要向用户询问的下一个问题。然而,通常在语音助手和聊天机器人的功能与支持真正的对话推荐场景(如系统是语音控制的)所需的功能之间仍然存在差距。 本文从不同的角度对对话推荐系统的文献进行了综述。具体地说,我们将讨论(i)CRS的交互模式(第3节),(ii)CRS基于的知识和数据(第4节), 和(iii)CRS中典型的计算任务(第5节)。然后,我们讨论CRS的评估方法(第6节),最后展望未来的发展方向。

对话系统的特征描述

关于什么是CRS,文献中没有一个公认的定义。在这项工作中,我们使用以下定义。 CRS是一个软件系统,它支持用户通过多回合的对话来实现推荐相关的目标。

CRS的概念架构:在过去的二十年中,人们提出了各种CRS模型的技术途径。这些解决方案的技术体系结构的细节取决于系统的功能,例如,是否支持语音输入。尽管如此,仍然可以确定此类体系结构的许多典型概念组件,如图1所示。

CRS交互模式

最近对CRS的兴趣是由NLP的发展和技术进步(如宽带移动互联网接入和智能手机和家庭助手等新设备)推动的。然而,我们对文献的回顾表明,用户和CRS之间的交互既不局限于自然语言输入和输出,也不局限于特定的设备。

知识和背景数据

根据所选择的技术方法,CRS必须结合各种类型的知识和背景数据才能发挥作用。显然,像任何推荐人一样,必须有关于推荐项目的知识。同样,推荐的生成要么基于明确的知识,例如推荐规则或约束,要么基于在一些背景数据上训练的机器学习模型。然而,对话系统通常依赖于其他类型的知识,例如对话中的可能状态,或者用于训练机器学习模型的数据,如记录和转录的自然语言推荐对话。

计算任务

在讨论了推荐对话中可能的用户意图之后,我们现在将回顾CRS的常见的计算任务和技术方法。我们区分(i)主要任务,即那些与推荐过程更直接相关的,例如,计算推荐或确定下一个要问的问题,以及(ii)额外的支持任务。

介绍对话系统的评价

一般情况下,推荐系统可以通过不同的方法从不同的维度进行评价。首先,当系统在其使用上下文中进行评估时,即,当它被部署时,我们通常最感兴趣的是通过A/B测试来衡量系统是否达到了设计目标的具体关键性能指标(KPI),例如,增加的销售数字或用户参与度。其次,用户研究(实验室实验)通常调查与系统感知质量相关的问题。常见的质量维度是建议的适宜性、流程的可感知透明性或易用性。最后,计算性实验不需要用户参与评估,而是基于客观指标来评估质量,例如,通过测量建议的多样性或计算运行时间来预测测试集中的辅助评级的准确性。同样的质量维度和研究方法也适用于CRS。然而,在比较面向算法的研究和对话系统的研究时,我们发现评估的主要焦点往往是不同的。由于CRS是高度交互的系统,因此与人机交互有关的问题更常用于这些系统的研究。此外,在测量方法方面,CRS评估不仅关注任务的完成,即,如果建议是合适的或最终被接受的,但也涉及到与谈话本身的效率或质量有关的问题。

总结和未来工作

总的来说,我们的研究表明,CRS领域在过去几年中出现了一定程度的复兴,其中最新的方法依赖于机器学习技术,尤其是深度学习和基于自然语言的交互。考虑到语音控制系统(如智能音箱)最近的兴起,以及聊天机器人系统的日益普及,我们预计在未来几年将看到对CRS的更多研究。虽然在某些方面取得了重大进展,但仍有许多领域需要进行更多的研究。在接下来的文章中,我们将概述一些有待解决的问题以及该领域未来可能的发展方向。 第一个问题涉及模式的选择。尽管近年来,“自然语言”越来越流行,但究竟哪种情况下“自然语言”才是最好的选择,目前还不完全清楚。需要进行更多的研究来了解哪种模式适合当前给定的任务和情况,或者是否应该向用户提供替代模式。一个有趣的研究方向还在于解释用户的非言语交际行为。此外,完全基于语音的CRS也有一定的局限性,例如,在一个交互周期中提供完整的推荐集合。在这种情况下,用户可能希望对一组推荐进行总结,因为在大多数情况下,当CRS向用户推荐过多(例如多于两三个)选项时,这可能没有意义。

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由于任务型对话系统在人机交互和自然语言处理中的重要意义和价值,越来越受到学术界和工业界的重视。在这篇论文中,我们以一个具体问题的方式综述了最近的进展和挑战。我们讨论三个关键主题面向任务对话框系统: (1)提高数据效率促进对话系统建模在资源匮乏的设置,(2)建模多轮动态对话框策略学习获得更好的完成任务的性能,和(3)将领域本体知识集成到模型在管道和端到端模型所示的对话框。本文还综述了近年来对话评价的研究进展和一些被广泛使用的语料库。我们相信这项综述可以为未来面向任务的对话系统的研究提供一些启示。

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论文题目: A Survey on Edge Computing Systems and Tools

论文摘要: 在物联网和5G通信的愿景驱动下,边缘计算系统在网络边缘集成了计算,存储和网络资源,以提供计算基础架构,从而使开发人员能够快速开发和部署边缘应用程序。 如今,边缘计算系统已在业界和学术界引起了广泛关注。 为了探索新的研究机会并帮助用户选择适合特定应用的边缘计算系统,本调查报告对现有边缘计算系统进行了全面概述,并介绍了代表性的项目。 根据开放源代码工具的适用性进行了比较。 最后,我们重点介绍了边缘计算系统的能源效率和深度学习优化。 本次调查还研究了用于分析和设计边缘计算系统的未解决问题。

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There is a resurgent interest in developing intelligent open-domain dialog systems due to the availability of large amounts of conversational data and the recent progress on neural approaches to conversational AI. Unlike traditional task-oriented bots, an open-domain dialog system aims to establish long-term connections with users by satisfying the human need for communication, affection, and social belonging. This paper reviews the recent works on neural approaches that are devoted to addressing three challenges in developing such systems: semantics, consistency, and interactiveness. Semantics requires a dialog system to not only understand the content of the dialog but also identify user's social needs during the conversation. Consistency requires the system to demonstrate a consistent personality to win users trust and gain their long-term confidence. Interactiveness refers to the system's ability to generate interpersonal responses to achieve particular social goals such as entertainment, conforming, and task completion. The works we select to present here is based on our unique views and are by no means complete. Nevertheless, we hope that the discussion will inspire new research in developing more intelligent dialog systems.

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