Software-Based Dialogue Systems: Survey, Taxonomy and Challenges

要約

人間とコンピュータのインタラクションの分野における自然言語インターフェイスの使用については、科学的および産業的研究による熱心な研究が行われています。
リカレント ニューラル ネットワークなどの深層学習アプローチ、コンテキスト認識戦略の可能性、ユーザー中心の設計アプローチなど、この分野での最新の貢献により、一般に会話エージェントとして知られるソフトウェア ベースの対話システムに対するコミュニティの注目が再び集まりました。
またはチャットボット。
それにもかかわらず、この分野の新規性を考慮すると、関連するすべての研究観点をカバーする、会話エージェントの研究の現状に関する一般的で文脈に依存しない概要が欠けています。
この文脈に動機づけられて、この論文は、二次研究の体系的な文献レビューを通じて、会話エージェントの研究の現状の調査を報告します。
実施される研究は、さまざまな分野、研究の焦点、および文脈における最近の文献によって発表された集約された知識の明確な提示を通じて、網羅的な視点を開発するように設計されています。
その結果、この研究は、会話エージェントの分野に関わるさまざまな側面の総合的な分類を提案し、研究者を助け、自然言語インターフェースの分野における将来の研究の基礎を築くことが期待されます。

要約(オリジナル)

The use of natural language interfaces in the field of human-computer interaction is undergoing intense study through dedicated scientific and industrial research. The latest contributions in the field, including deep learning approaches like recurrent neural networks, the potential of context-aware strategies and user-centred design approaches, have brought back the attention of the community to software-based dialogue systems, generally known as conversational agents or chatbots. Nonetheless, and given the novelty of the field, a generic, context-independent overview on the current state of research of conversational agents covering all research perspectives involved is missing. Motivated by this context, this paper reports a survey of the current state of research of conversational agents through a systematic literature review of secondary studies. The conducted research is designed to develop an exhaustive perspective through a clear presentation of the aggregated knowledge published by recent literature within a variety of domains, research focuses and contexts. As a result, this research proposes a holistic taxonomy of the different dimensions involved in the conversational agents’ field, which is expected to help researchers and to lay the groundwork for future research in the field of natural language interfaces.

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