DialPort: Connecting the Spoken Dialog Research Community to Real User Data
Tiancheng Zhao 1 Kyusong Lee∗1,2 Maxine Eskenazi1 1Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University 2Pohang University of Science and Technology Both authors equally contributed to this work
Abstract
This paper describes a new spoken dialog portal that connects systems produced by the spoken dialog academic research community and gives them access to real users. We introduce a distributed, multi-modal, multi-agent prototype dialog framework that affords easy integration with various remote resources, ranging from end-to-end dialog systems to external knowledge APIs. To date, the DialPort portal has successfully connected to the multi-domain spoken dialog system at Cambridge University, the NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) weather API and the Yelp API.
中文速览
学术界做对话系统研究时，最大的痛点之一就是缺乏真实用户数据——工业界牢牢把持着这些数据，研究者只能关起门来做实验。DialPort 就是为了打破这一困局而生的：它是一个开放的"对话系统门户"，把不同研究团队独立开发的语音对话系统汇聚到同一个入口，让真实用户可以一站式访问，从而源源不断地产生真实交互数据。技术上，DialPort 提供了一套分布式、多模态、多智能体的对话框架，通过轻量级协议轻松接入各类外部系统，目前已成功连接剑桥大学的多领域对话系统、美国国家海洋和大气管理局（NOAA）天气 API 以及 Yelp API，并配备了带有 3D 动画形象的虚拟对话代理和基于层次强化学习思想设计的 ReinForest 对话管理器。这项工作的意义在于：它为学术界搭建了一个共享的"真实用户数据收集基础设施"，让任何研究团队都能以极低的门槛接入，从而推动语音对话研究真正走向真实场景、走向更广泛的合作。
原文 arXiv:1606.02562;中英对照 + 大白话阅读 https://aha.fim.ai/paper/1606.02562v1