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Au cours de la dernière décennie, plusieurs domaines de compréhension de la parole et du langage ont connu des percées substantielles grâce à l'utilisation de modèles basés sur les données. Dans le domaine des systèmes de dialogue, la tendance est moins évidente, et la plupart des systèmes pratiques sont encore construits grâce à une ingénierie significative et à des connaissances d'experts. Néanmoins, plusieurs résultats récents suggèrent que les approches basées sur les données sont réalisables et prometteuses. Pour faciliter la recherche dans ce domaine, nous avons réalisé une large enquête sur les ensembles de données disponibles publiquement adaptés à l'apprentissage basé sur les données des systèmes de dialogue. Nous discutons des caractéristiques importantes de ces ensembles de données, de la manière dont ils peuvent être utilisés pour apprendre diverses stratégies de dialogue et de leurs autres usages potentiels. Nous examinons également les méthodes d'apprentissage par transfert entre les ensembles de données et l'utilisation de connaissances externes. Enfin, nous discutons du choix approprié des métriques d'évaluation pour l'objectif d'apprentissage.
Serban et al. (Fri,) ont étudié cette question.