يقدم هذا العمل استراتيجية عامة أوتوماتيكية عامة لملء طبولوجيا المجال لنظام حوار موجه نحو المهام التي يحركها الأوجه، بهدف إجراء الكشف الناجح النقد في عملية الحوار، وأعد استخدام الموارد متعددة اللغات الحالية بالفعل.يتيح هذا النهج شبه الأوتوماتيكي مهندسي OnTology استغلال الموارد المتاحة من أجل ربط المواقف المحتملة في حالة الاستخدام إلى إطارات Framenet والحصول على الوحدات المعجمية ذات الصلة المرتبطة بها في اللغة المستهدفة، بعد المعايير المعجمية والدلية، دون معرفة خبراء لغويةوبعدتم التحقق من صحة هذه الاستراتيجية وتقييمها في حالات الاستخدام اثنين، من السيناريوهات الصناعية، للتفاعل باللغة الإسبانية مع روبوت دليل ومع نظام إدارة الصيانة المحوسبة (CMMS).في كلتا الحالتين، سمحت هذه الطريقة بمهندس OnTology لإنشاء عنوان Ontology للمجال مع المعلومات ذات الصلة بالقصد مع بيانات عالية الجودة بطريقة بسيطة منخفضة الموارد.
This work presents a generic semi-automatic strategy to populate the domain ontology of an ontology-driven task-oriented dialogue system, with the aim of performing successful intent detection in the dialogue process, reusing already existing multilingual resources. This semi-automatic approach allows ontology engineers to exploit available resources so as to associate the potential situations in the use case to FrameNet frames and obtain the relevant lexical units associated to them in the target language, following lexical and semantic criteria, without linguistic expert knowledge. This strategy has been validated and evaluated in two use cases, from industrial scenarios, for interaction in Spanish with a guide robot and with a Computerized Maintenance Management System (CMMS). In both cases, this method has allowed the ontology engineer to instantiate the domain ontology with the intent-relevant information with quality data in a simple and low-resource-consuming manner.
References used
https://aclanthology.org/
Since a lexicon-based approach is more elegant scientifically, explaining the solution components and being easier to generalize to other applications, this paper provides a new approach for offensive language and hate speech detection on social medi
We present a systematic study on multilingual and cross-lingual intent detection (ID) from spoken data. The study leverages a new resource put forth in this work, termed MInDS-14, a first training and evaluation resource for the ID task with spoken d
Statements that are intentionally misstated (or manipulated) are of considerable interest to researchers, government, security, and financial systems. According to deception literature, there are reliable cues for detecting deception and the belief t
Conditioned dialogue generation suffers from the scarcity of labeled responses. In this work, we exploit labeled non-dialogue text data related to the condition, which are much easier to collect. We propose a multi-task learning approach to leverage
Despite the remarkable progress in the field of computational argumentation, dialogue systems concerned with argumentative tasks often rely on structured knowledge about arguments and their relations. Since the manual acquisition of these argument st