当前面向任务的对话模型能否自动化真实世界中的开放场景？
计算与语言
2023-05-25 v2
摘要
面向任务的对话 系统主要基于基于槽填充的 TOD (SF-TOD) 框架，在该框架中，对话被分解为更小、可控的单元（即槽）以完成特定任务。基于该框架的一系列方法在各种 TOD 基准测试上取得了显著成功。然而，我们认为当前的 TOD 基准测试局限于对真实世界场景的替代模拟，且当前的 TOD 模型距离覆盖这些场景还有很长的路要走。在这篇立场文章中，我们首先指出了 SF-TOD 系统的现状和局限性。之后，我们探索了 WebTOD 框架，这是在具有 Web/移动界面时构建可扩展 TOD 系统的替代方向。在 WebTOD 中，由大规模语言模型驱动，对话系统学习如何理解人类代理所交互的 Web/移动界面。
引用
@article{arxiv.2212.10504,
title = {Can Current Task-oriented Dialogue Models Automate Real-world Scenarios in the Wild?},
author = {Sang-Woo Lee and Sungdong Kim and Donghyeon Ko and Donghoon Ham and Youngki Hong and Shin Ah Oh and Hyunhoon Jung and Wangkyo Jung and Kyunghyun Cho and Donghyun Kwak and Hyungsuk Noh and Woomyoung Park},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.10504},
year = {2023}
}