« Est-ce que tu me suis ? » : une revue du suivi de l’état du dialogue (“Do you follow me ?" : a review of dialogue state tracking ) (2022)

Abstract: Tout en communiquant avec un utilisateur, un système de dialogue orienté tâche doit suivre les besoins de l’utilisateur à chaque étape selon l’historique de la conversation. Ce procédé appelé suivi de l’état du dialogue est primordial car il informe directement les actions du système. Cet article présente dans un premier temps la tâche du suivi de l’état du dialogue, les jeux de données disponibles et les approches modernes. Ensuite, compte tenu du nombre important de publications des dernières années, il vise à recenser les point saillants et les avancées des recherches. Bien que les approches neuronales aient permis des progrès notables, nous argumentons que certains aspects critiques liés aux systèmes de dialogue sont encore trop peu explorés. Pour motiver de futures études, plusieurs pistes de recherche sont proposées.

## introduction la conversation humaine étant par nature complexe et ambiguë, l'apprentissage d'un agent conversationnel à domaine ouvert capable d'effectuer des tâches arbitraires est un problème ouvert. par conséquent, la pratique s'est concentrée sur la construction de systèmes de dialogue orientés tâche limités à des domaines spécifiques comme la réservation de vols ou l'achat d'un produit. ces systèmes sont typiquement implémentés à travers une architecture modulaire qui fournit plus de contrôle et permet l'interaction avec une base de données, traits désirables pour une application commerciale. cette architecture, illustrée en figure 1 , comprend les composantes suivantes : la compréhension du langage (nlu pour natural language understanding), le suivi de l'état du dialogue (dst pour dialogue state tracking), la politique du dialogue et la génération de langage naturel. le dst cherche à extraire à chaque tour de parole une représentation des besoins de l'utilisateur en prenant en compte l'historique du dialogue. au-delà du traitement d'un tour de parole isolé, il doit être capable d'accumuler avec précision l'information au cours d'une conversation et d'ajuster sa prédiction de l'état du dialogue en fonction des observations et du contexte. il permet ainsi d'obtenir un résumé de tout l'historique du dialogue afin d'en suivre le progrès. différents articles de revue ont dressé l'état de l'art de la tâche de dst sous l'angle d'un paradigme spécifique ou d'une période donnée. 1 @xcite ont donné une vue d'ensemble des systèmes de dialogue statistiques à base de pomdp. 2 ces approches génératives modélisent le dialogue sous la forme d'un réseau bayésian dynamique pour suivre un état de croyance. elles permettaient de prendre en compte l'incertitude de l'entrée liée à la transcription de la parole et offraient une alternative aux systèmes déterministes conventionnels qui étaient coûteux à mettre en place et souvent fragiles en fonctionnement. toutefois, les systèmes à base de pomdp présupposaient certaines indépendances pour être calculables et ont peu à peu été délaissés en faveur des méthodes discriminatives d'apprentissage automatique qui modélisent directement la distribution de l'état du dialogue. ces méthodes, recensées par @xcite , tirent profit des corpus de dialogue annotés comme les corpus du dialogue state tracking challenge (dstc), premier cadre d'évaluation standardisé pour cette tâche @xcite . les dernière années dans le domaine du dst ont été marquées par l'utilisation de modèles neuronaux qui ont permis des avancées notables que couvrent @xcite . depuis, de nombreux travaux touchant à des problématiques clés comme la capacité d'adaptation ont été publiés. le présent article propose donc une synthèse des avancées récentes afin d'identifier les réalisations majeures du domaine. le développement récent des modèles d'apprentissage profond a permis de répondre à des problématiques fondamentales des systèmes de dialogue. les modèles de dst peuvent désormais être dissociés d'un domaine donné et partagés entre des domaines similaires @xcite . ils obtiennent même des résultats prometteurs lorsqu'aucun dialogue annoté n'est disponible @xcite . malgré ces progrès, les approches modernes restent limitées à un scénario de dialogue spécifique. en effet, dans la plupart des jeux de données dédiés au dst, les dialogues consistent à remplir un formulaire : le système demande des contraintes jusqu'à ce qu'il puisse interroger la base de données et renvoyer les résultats à l'utilisateur. de plus, ces approches à partir des données sont rigides et ne correspondent pas au besoin de contrôler finement les agents conversationnels dans un contexte applicatif. dans un scénario réel, l'accès à des données annotées est limité et les modèles de dst récents semblent avoir une capacité de généralisation faible @xcite . ces limitations montrent qu'il reste des défis majeurs au développement d'agents conversationnels polyvalents qui puissent être adoptés par le public. une deuxième contribution de cet article est de proposer plusieurs directions de recherche potentielles pour aborder ces défis. ## suivi de l'état du dialogue cette section fournit quelques éléments de contexte pertinents pour le dst, délimite la portée de l'étude dans le contexte des systèmes de dialogue, et définit la tâche du dst. elle donne en dernier lieu un aperçu des jeux de données et des métriques d'évaluation utilisés. ## approches modernes la complexité croissante des jeux de données pour le dst va de pair avec les progrès récents liés aux modèles d'apprentissage profond. l'utilisation de ces modèles a permis d'aborder des problématiques cruciales du dst comme le traitement de dialogues multidomaines et de domaines non vus. cette section donne en premier lieu une vue d'ensemble des méthodes courantes pour le dst. elle recense ensuite plus en détail les avancées récentes des deux dernières années (2020 et 2021). une sélection de modèles récents est présentée en ## défis et futures directions malgré les avancées récentes, il reste de nombreux défis à relever pour obtenir des modèles de dst capables de saisir avec précision les besoins de l'utilisateur de manière dynamique et dans des scénarios variés. il existe de nombreuses pistes intéressantes, cette section articule les besoins autour de trois axes : généralisation, robustesse et pertinence des modèles. ## conclusion le suivi de l'état du dialogue est une composante cruciale d'un agent conversationnel qui permet d'identifier les besoins de l'utilisateur à chaque étape de la conversation. un nombre croissant de travaux s'intéressent à cette tâche et cet article a dressé l'état de l'art des avancées récentes. après avoir donné une vue d'ensemble de la tâche et des différents jeux de données disponibles, nous avons catégorisé les approches neuronales modernes selon l'inférence de l'état du dialogue. malgré des résultats encourageants sur les jeux d'évaluation comme multiwoz, ces systèmes manquent de flexibilité et de robustesse, aptitudes critiques pour un système de dialogue. ces dernières années, de nombreux travaux ont cherché à aborder ces limitations et nous en avons synthétisé les avancées. toutefois, il reste encore des défis importants à relever à l'avenir. il existe de nombreuses pistes intéressantes et nous avons proposé trois caractéristiques essentielles des modèles de dst pour guider les futures recherches : généralisables, robustes et pertinents.