対話システムは自然言語処理（NLP）タスクの一環として、人間とコンピューターが会話を行うための技術です。これらのシステムは、ユーザーからの入力を理解し適切な応答を生成する必要があります。このような複雑なタスクを実行するためには、大規模で高品質なトレーニングデータが不可欠です。
大規模なニューラルモデルや深層学習アルゴリズムを使用する現代の対話システムでは、十分な量の訓練データが利用可能であることが効果的性能に直結します。特に多くのパラメーターを持つモデルや複雑な文脈を考慮する場合、豊富で多様なトレーニングデータセットが重要です。したがって、対話システム開発者は充実した訓練データへの依存度が高く、その入手性や品質向上に注力しています。
低リソースドメインや言語では十分な訓練データセットを収集することが困難であり、「卵と鶏」問題も生じます。このような制約下では半教師付き学習やデータ拡張（DA）といった方法論が有効です。