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Dissertação

Towards a Persona-coherent Conversational Agent EVALUATED

Detalhes: Os Sistemas de Diálogo estão no centro do NLP desde a incepção. Com enorme variedade de aplicações, este tipo de sistemas é particularmente interessante como interface, dando a hipótese de uma experiência mais natural e conveniente ao utilizador. No contexto de Apoio ao Cliente, sistemas de diálogo goal-oriented são amplamente usados, ajudando os utilizadores a completar tarefas específicas. Tradicionalmente, estes sistemas eram criados a partir de de arquiteturas knowledge-based. No entanto, o crescimento do Deep Learning e a disponibilidade de dados facilitou o desenvolvimento de sistemas de diálogo neuronais, que podem ser treinados end-to-end. Um exemplo deste tipo de sistemas é o Transformer, um modelo baseado em auto-atenção que atingiu resultados estado da arte em múltiplas tarefas de Processamento de Língua Natural. Apesar de tudo, estes sistemas ainda apresentam algumas lacunas, particularmente em termos de escalabilidade. A necessidade de grandes quantidades de dados e poder computacional considerável pode ser um impedimento, especialmente em situações onde múltiplas entidades devem ser representadas. Em Sistemas Goal-Oriented, esta limitação torna-se mais evidente, considerado Apoio ao Cliente multi-marca, visto que cada marca deve comunicar de forma diferente com os seus utilizadores, o que significa que um modelo deve ser desenvolvido e mantido para cada marca. Em sistemas Open-Domain, um problema análogo surge quando são consideradas situações em que múltiplas personagens devem ser representadas.
Keywords: Adapter, Aprendizagem Profunda, Inteligência Artificial, Processamento de Linguagem Natural, Sistemas de Diálogo, Transformer

Discussão: novembro 22, 2021, 18:0