Dialogue Generation

La génération de dialogue est une tâche en traitement automatique des langues naturelles visant à comprendre l'entrée en langage naturel pour générer une sortie correspondante. L'objectif principal de cette tâche est de créer des systèmes, tels que des chatbots, capables d'engager des conversations fluides et bidirectionnelles avec les humains. Grâce au benchmark sur des jeux de données comme FusedChat et le Ubuntu Dialogue Corpus, les modèles de génération de dialogue peuvent être évalués à l'aide de métriques telles que BLEU, ROUGE et METEOR. Bien que ces métriques présentent des corrélations faibles avec le jugement humain, de nouvelles méthodes d'évaluation comme Unsupervised and Reference-Free (USR) et Automatic Unreferenced Dialogue Evaluation (MaUde) sont en train de résoudre ce problème. La valeur appliquée de la génération de dialogue réside dans l'amélioration de la naturalité et de l'efficacité de l'interaction homme-ordinateur, ce qui permet de rehausser l'expérience utilisateur.