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1	On iterated learning for task-oriented dialogue
	Singhal, Soumye. - 2022
	Abstract: Dans le traitement de langue et des système de dialogue, il est courant de pré-entraîner des modèles de langue sur corpus humain avant de les affiner par le biais d'un simulateur et de résolution de tâches. Malheuresement, ce type d'entrainement tend aussi à induire un phénomène connu sous le nom de dérive du langage. Concrétement, les propriétés syntaxiques et sémantiques de la langue intiallement apprise se détériorent: les agents se concentrent uniquement sur la résolution de la tâche, et non plus sur la préservation de la langue. En s'inspirant des travaux en sciences cognitives, et notamment l'apprentigssage itératif Kirby and Griffiths (2014), nous proposons ici une approche générique pour contrer cette dérive du langage. Nous avons appelé cette méthode Seeded iterated learning (SIL), ou apprentissage itératif capitalisé. Ce travail a été publié sous le titre (Lu et al., 2020b) et est présenté au chapitre 2. Afin d'émuler la transmission de la langue entre chaque génération d'agents, un agent étudiant est d'abord pré-entrainé avant d'être affiné de manière itérative, et ceci, en imitant des données échantillonnées à partir d'un agent enseignant nouvellement formé. À chaque génération, l'enseignant est créé en copiant l'agent étudiant, avant d'être de nouveau affiné en maximisant le taux de réussite de la tâche sous-jacente. Dans un second temps, nous présentons Supervised Seeded iterated learning (SSIL) dans le chapitre 3, où apprentissage itératif capitalisé avec supervision, qui a été publié sous le titre (Lu et al., 2020b). SSIL s'appuie sur SIL en le combinant avec une autre méthode populaire appelée Supervised SelfPlay (S2P) (Gupta et al., 2019), où apprentissage supervisé par auto-jeu. SSIL est capable d'atténuer les problèmes de S2P et de SIL, i.e. la dérive du langage dans les dernier stades de l'entrainement tout en préservant une plus grande diversité linguistique. Tout d'abord, nous évaluons nos méthodes dans sous la forme d'une preuve de concept à traver le Jeu de Lewis avec du langage synthetique. Dans un second temps, nous l'étendons à un jeu de traduction se utilisant du langage naturel. Dans les deux cas, nous soulignons l'efficacité de nos méthodes par rapport aux autres méthodes de la litterature. Dans le chapitre 1, nous discutons des concepts de base nécessaires à la compréhension des articles présentés dans les chapitres 2 et 3. Nous décrivons le problème spécifique du dialogue orienté tâche, y compris les approches actuelles et les défis auxquels ils sont confrontés : en particulier, la dérive linguistique. Nous donnons également un aperçu du cadre d'apprentissage itéré. Certaines sections du chapitre 1 sont empruntées aux articles pour des raisons de cohérence et de facilité de compréhension. Le chapitre 2 comprend les travaux publiés sous le nom de (Lu et al., 2020b) et le chapitre 3 comprend les travaux publiés sous le nom de (Lu et al., 2020a), avant de conclure au chapitre 4. ; In task-oriented dialogue, pretraining on human corpus followed by finetuning in a simulator using selfplay suffers from a phenomenon called language drift. The syntactic and semantic properties of the learned language deteriorates as the agents only focuses on solving the task. Inspired by the iterative learning framework in cognitive science Kirby and Griffiths (2014), we propose a generic approach to counter language drift called Seeded iterated learning (SIL). This work was published as (Lu et al., 2020b) and is presented in Chapter 2. In an attempt to emulate transmission of language between generations, a pretrained student agent is iteratively refined by imitating data sampled from a newly trained teacher agent. At each generation, the teacher is created by copying the student agent, before being finetuned to maximize task completion.We further introduce Supervised Seeded iterated learning (SSIL) in Chapter 3, work which was published as (Lu et al., 2020a). SSIL builds upon SIL by combining it with the other popular method called Supervised SelfPlay (S2P) (Gupta et al., 2019). SSIL is able to mitigate the problems of both S2P and SIL namely late-stage training collapse and low language diversity. We evaluate our methods in a toy setting of Lewis Game, and then scale it up to the translation game with natural language. In both settings, we highlight the efficacy of our methods compared to the baselines. In Chapter 1, we talk about the core concepts required for understanding the papers presented in Chapters 2 and 3. We describe the specific problem of task-oriented dialogue including current approaches and the challenges they face: particularly, the challenge of language drift. We also give an overview of the iterated learning framework. Some sections in Chapter 1 are borrowed from the papers for coherence and ease of understanding. Chapter 2 comprises of the work published as (Lu et al., 2020b) and Chapter 3 comprises of the work published as (Lu et al., 2020a). Chapter 4 gives a conclusion on the work.
	Keyword: Applied Sciences - Artificial Intelligence / Sciences appliqués et technologie - Intelligence artificielle (UMI : 0800); apprentissage en profondeur; apprentissage itératif; apprentissage multi-agents; apprentissage multi-tâches; deep-learning; dérive du langage; dialogue orienté tâche; iterated learning; language drift; multi-agent learning; multi-task learning; natural language processing; task-oriented dialogue; traitement du langage naturel
	URL: http://hdl.handle.net/1866/26542
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2	Development of Dialogue Management System for Banking Services
	Samir Rustamov; Aygul Bayramova; Emin Alasgarov
	In: Applied Sciences ; Volume 11 ; Issue 22 (2021)
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3	Modelling speaker adaptation in second language learner dialogue ...
	Sinclair, Arabella Jane. - : The University of Edinburgh, 2020
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4	Modelling speaker adaptation in second language learner dialogue
	Sinclair, Arabella Jane. - : The University of Edinburgh, 2020
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5	Dialogue Systems and Dialogue Management
	Burgan,Deeno. - 2016
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6	Tutoring Robots
	Al Moubayed, Samer; Beskow, Jonas; Bollepalli, Bajibabu...
	In: IFIP Advances in Information and Communication Technology ; 9th International Summer Workshop on Multimodal Interfaces (eNTERFACE) ; https://hal.inria.fr/hal-01350740 ; 9th International Summer Workshop on Multimodal Interfaces (eNTERFACE), Jul 2013, Lisbon, Portugal. pp.80-113, ⟨10.1007/978-3-642-55143-7_4⟩ (2013)
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7	An inquiry dialogue system
	Black, E; Hunter, A
	In: AUTON AGENT MULTI-AG , 19 (2) 173 - 209. (2009) (2009)
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8	Meaning and dialogue coherence: a prooftheoretic investigation
	Paul Piwek
	In: http://mcs.open.ac.uk/pp2464/inpress/piwek_jolli.pdf (2007)
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9	Multimodal Meeting Capture and Understanding with the CALO Meeting Assistant
	Ehlen, Patrick
	In: DTIC (2007)
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10	A Geometric Semantics for Dialogue Game Protocols for Autonomous Agent Interactions
	Peter Mcburney; Simon Parsons
	In: http://www.csc.liv.ac.uk/research/techreports/tr2001/ulcs-01-003.ps (2002)
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11	A Formal Framework for Inter-Agent Dialogues
	Peter Mcburney; Simon Parsons
	In: http://www.csc.liv.ac.uk/~peter/downloads/aaposter.ps (2001)
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12	A plan based agent architecture for interpreting natural language dialogue
	Liliana Ardissono; Guido Boella; Leonardo Lesmo
	In: http://www.di.unito.it/~guido/articoli/98-ijhcs00.pdf (2000)
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13	A Plan Based Agent Architecture for Interpreting Natural Language Dialogue
	Liliana Ardissono; Guido Boella; Leonardo Lesmo
	In: http://www.di.unito.it/~liliana/ijhcs2000-per-www.ps.gz (2000)
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14	Modelling argumentation and belief revision in agents interactions
	Matthieu Quignard; Michael Baker
	In: http://www.vjf.cnrs.fr/umr8606/FichExt/mbaker/publications/ArticlesBakerPDF/1997/1997EtAl-b.pdf (1997)
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15	A Common Ontology of Agent Communication Languages: Modeling Mental Attitudes and Social Commitments using Roles
	Guido Boella A; Rossana Damiano A; Joris Hulstijn B
	In: http://homepages.cwi.nl/~torre/papers/ao07b.pdf
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16	Design of knowledge-based agent as a social companion
	Wanner, Leo; André, Elisabeth; Blat, Josep. - : Elsevier
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17	KRISTINA: a knowledge-based virtual conversation agent
	Wanner, Leo; André, Elisabeth; Blat, Josep. - : Springer
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18	Towards a multimedia knowledge-based agent with social competence and human interaction capabilities
	Wanner, Leo; Blat, Josep; Dasiopoulou, Stamatia. - : ACM Association for Computer Machinery
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