Vi föreslår Machines Talking To Machines (M2M), ett ramverk som kombinerar automatisering och crowdsourcing för att snabbt bootstrap endto-end dialogagenter för målorienterade dialoger inom godtyckliga områden. M2M skalar till nya uppgifter med bara ett aktivitetsschema och en API-klient från dialogsystemutvecklaren, men det är också anpassningsbart att tillgodose uppgiftsspecifika interaktioner. Jämfört med Wizard-of-Oz metod för datainsamling, M2M uppnå större mångfald och täckning av betydande dialogflöden samtidigt som naturliga enskilda uttalanden. I den första fasen, en simulerad användare bot och en domän-agnostic system bot samtala för att uttömmande generera dialog "outlines", dvs.. Ordföljder av malluttalanden och deras semantiska parser. I den andra fasen ger folkmassorna kontextuella omskrivningar av dialogerna för att göra uttalandena mer naturliga samtidigt som deras innebörd bevaras. Hela processen kan avslutas inom några timmar. Vi föreslår en ny samling av 3 000 dialoger som spänner över två områden som samlats in med M2M, och presenterar jämförelser med populära dialogdataset om kvaliteten och mångfalden av ytformer och dialogflöden.
REF föreslog ramverket Machines Talking To Machines (M2M) för att bootstrap både användare och systemagenter med dialogspel.
Building a Conversational Agent Overnight with Dialogue Self-Play
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}