[매일 논문 초록 읽기 : 58일차] EToD 분야에 대한 Survey

 End-to-end task-oriented dialogue (EToD)는 end-to-end 구조에서 모듈별 학습 없이 대답을 바로 생성할 수 있고, 이로 인해 인기가 높아졌다. 심층 신경망의 발전, 특히 대규모 사전학습 모델의 성공적인 사용으로 인해, 최근 몇년 간 EToD의 연구에서 상당한 진보가 이루어졌다. 이 논문에서, 우리는 철저한 검토를 제공하고, 최신 트랜드와 기존 접근법들을 요약하여 EToD 연구의 발전을 촉진하는 통합된 관점을 제공한다.

 이 논문의 기여는 다음과 같이 요약할 수 있다.
1. First survey : 우리가 알기로, 이 연구 분야에서 첫번째로 철저한 조사를 진행하였다.
2. New taxonomy : 우리는 먼저 EToD에 대해 Modularly EToD와 Fully EToD를 포함한 통합적인 관점을 처음으로 제공한다.
3. New Frontiers : 잠재적인 최전선 영역과 그에 따른 도전 과제들에 대해 논의하고, EToD 분야의 획기적인 연구에 박차를 가할 수 있기를 기대한다.
4. Abundant resources : EToD 연구자들이 최근 진전에 바로 접근할 수 있도록, 우리는 공공 웹 사이트를 제작하였다. 우리는 이 연구가 EToD 연구 커뮤니티의 철저한 레퍼런스가 되기를 희망한다.

제목 : End-to-end Task-oriented Dialogue: A Survey of Tasks, Methods, and Future Directions
https://arxiv.org/abs/2311.09008