面向对话理解的本体扩展综述
计算与语言
2024-10-22 v1
摘要
在快速发展的对话式人工智能领域，本体扩展对于增强对话代理的适应性和鲁棒性至关重要。传统模型依赖静态、预定义的本体，限制了其处理新的和不可预见的用户需求的能力。本综述论文全面回顾了面向对话理解的本体扩展技术的最新进展。它将现有文献分为三个主要领域：(1) 新意图发现，(2) 新槽值发现，以及 (3) 联合本体扩展。通过审视与这些领域相关的方法、基准和挑战，我们强调了本体扩展中几个新兴的前沿方向，以提升代理在真实场景中的性能，并讨论了相应的挑战。本综述旨在成为研究人员和从业者的基础参考，促进这一关键领域的进一步探索和创新。
引用
@article{arxiv.2410.15019,
title = {A Survey of Ontology Expansion for Conversational Understanding},
author = {Jinggui Liang and Yuxia Wu and Yuan Fang and Hao Fei and Lizi Liao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.15019},
year = {2024}
}
备注
Accepted by EMNLP 2024, code and data are available at this https URL: https://github.com/liangjinggui/Ontology-Expansion