Dialogue Systems - NPFL123

• Title: Dialogové systémy
• Guaranteed by: Institute of Formal and Applied Linguistics (32-UFAL)
• Faculty: Faculty of Mathematics and Physics
• Actual: from 2021
• Semester: summer
• E-Credits: 5
• Hours per week, examination: summer s.:2/2, C+Ex [HT]
• Capacity: unlimited
• Min. number of students: unlimited
• 4EU+: no
• Virtual mobility / capacity: no
• State of the course: taught
• Language: English, Czech
• Teaching methods: full-time
• Additional information: http://ufal.mff.cuni.cz/npfl123
• Guarantor: Mgr. et Mgr. Ondřej Dušek, Ph.D.
• Teacher(s): Mgr. et Mgr. Ondřej Dušek, Ph.D.

Annotation

English

This course is a detailed introduction into the architecture of spoken dialogue systems, voice assistants and conversational systems (chatbots). We will introduce the main components of dialogue systems (speech recognition, language understanding, dialogue management, language generation and speech synthesis) and show alternative approaches to their implementation. The lab sessions will be dedicated to implementing a simple dialogue system or a selected component.

Last update: Vidová Hladká Barbora, doc. Mgr., Ph.D. (25.04.2019)

Czech

Předmět představuje podrobný úvod do architektury hlasových dialogových systémů, hlasových asistentů a konverzačních systémů (chatbotů). Budou představeny základní komponenty dialogových systémů (rozpoznávání řeči, porozumění, řízení dialogu, generování jazyka a řečová syntéza) i různé přístupy k jejich implementaci. Cvičení budou zaměřena na vlastní implementaci jednoduchého dialogového systému nebo některé konkrétní komponenty.

Last update: Vidová Hladká Barbora, doc. Mgr., Ph.D. (25.04.2019)

Aim of the course

English

The course aims to give a general overview of dialogue systems and explain the basic principles of their inner workings.

Last update: Vidová Hladká Barbora, doc. Mgr., Ph.D. (25.04.2019)

Czech

Cílem předmětu je podat všeobecný přehled o dialogových systémech a vysvětlit základní principy fungování jejich jednotlivých komponent.

Last update: Vidová Hladká Barbora, doc. Mgr., Ph.D. (25.04.2019)

Course completion requirements

English

Passing the final exam (written test based on the contents of lectures), finishing lab session homeworks (implementation tasks from the field of dialogue systems).

Last update: Dušek Ondřej, Mgr. et Mgr., Ph.D. (06.05.2019)

Czech

Složení zkoušky (písemný test založený na odpřednesené látce), plnění zápočtových úkolů na cvičení (implementační úlohy z oblasti dialogových systémů).

Last update: Dušek Ondřej, Mgr. et Mgr., Ph.D. (06.05.2019)

Literature

English

Basic: Jurafsky & Martin: Speech & Language processing. 3rd ed. draft (chapter 23-26, especially 24). https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/

Further reading:

McTear: Conversational AI: Dialogue Systems, Conversational Agents, and Chatbots. Morgan & Claypool 2021.

Jokinen & McTear: Spoken dialogue systems. Morgan & Claypool 2010.

Rieser & Lemon: Reinforcement learning for adaptive dialogue systems. Springer 2011.

McTear: Spoken Dialogue Technology. Springer 2004.

McTear et al.: The Conversational Interface: Talking to Smart Devices. Springer 2016.

Gao et al.: Neural Approaches to Conversational AI: Question Answering, Task-oriented Dialogues and Social Chatbots. now publishers 2019. (arXiv:1809.08267)

Last update: Dušek Ondřej, Mgr. et Mgr., Ph.D. (10.05.2022)

Czech

Základní: Jurafsky & Martin: Speech & Language processing. 3rd ed. draft (kap. 23-26, zejm. 24). https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/

Další:

McTear: Conversational AI: Dialogue Systems, Conversational Agents, and Chatbots. Morgan & Claypool 2021.

Jokinen & McTear: Spoken dialogue systems. Morgan & Claypool 2010.

Rieser & Lemon: Reinforcement learning for adaptive dialogue systems. Springer 2011.

McTear et al.: The Conversational Interface: Talking to Smart Devices. Springer 2016.

Gao et al.: Neural Approaches to Conversational AI: Question Answering, Task-oriented Dialogues and Social Chatbots. now publishers 2019. (arXiv:1809.08267)

Last update: Dušek Ondřej, Mgr. et Mgr., Ph.D. (10.05.2022)

Syllabus

English

1. Dialogue systems and artificial intelligence: introduction

• dialogue system types (open/closed-domain, task/non-task oriented)

• dialogue systems application

• basic dialogue system components (text-to-text, speech-to-speech)

• knowledge representation in dialogue systems

• chatbots, AIML

2. Linguistic basics for dialogue processing

• turn-taking, speech acts

• conversational implicatures

• grounding

• coreference, anaphora, deixis

3. Data for dialogue systems, dialogue system evaluation

• closed domain: Wizard-of-Oz

• open domain: data sources, problems (cleanliness, risks of learning from users)

• dialogue success rate

• problems of chatbot evaluation

4. Language understanding

• Sentence classification

• named entity recognition

5. Dialogue state tracking

• dialogue representation as an MDP or a POMDP

6. Dialogue management

• reinforcement learning

7. Language generation

• templates, rules

• statistical generation, neural generative models

8. Question answering and voice assistants

• Alexa, Google, Siri etc.

• Knowledge bases, knowledge graph

9. Dialogue toolkits

• intents, slots, entities

• Alexa Skills, Google DialogFlow, IBM Watson Assistant

10. Speech recognition

• speech signal processing

• basic recognition approaches

11. Speech synthesis

• phonetics/acoustics: sounds/phonemes, formants

• speech synthesis methods

12. Chatbots (open-domain dialogue, chitchat)

• rule-based chatbots

• information retrieval

• generative models

• Hybrid systems (Alexa Prize)

**
This course is also part of the inter-university programme prg.ai Minor. It pools the best of AI education in Prague to provide students with a deeper and broader insight into the field of artificial intelligence. More information is available at prg.ai/minor.

Last update: Dušek Ondřej, Mgr. et Mgr., Ph.D. (16.03.2024)

Czech

Sylabus

1. Dialogové systémy a umělá inteligence - úvod

• druhy dialogových systémů (doména, zaměření na splnění úkolu/konverzaci)

• uplatnění dialogových systémů

• základní komponenty dialogového systému (textového/hlasového)

• reprezentace znalostí v dialogovém systému

• chatboty, AIML

2. Lingvistické základy pro zpracování dialogů

• turn-taking, řečové akty

• konverzační implikatury

• grounding

• koreference, anafora, deixe

3. Data pro dialogové systémy, evaluace

• specifická doména: Wizard-of-Oz

• otevřená doména: zdroje dat, problémy (čistota, rizika učení se od uživatelů)

• úspěšnost dialogu

• problémy evaluace chatbotů

4. Porozumění jazyku

• Klasifikace vět

• rozpoznání jmených entit

5. Sledování stavu dialogu

• reprezentace dialogu jako markovovský (MDP) nebo částečně pozorovatelný markovovský rozhodovací proces (POMDP)

6. Řízení dialogu

• využití zpětnovazebního učení

7. Generování jazyka

• šablony, pravidla

• statistické generování

8. Question answering a hlasoví asistenti

• Alexa, Google, Siri etc.

• báze a grafy znalostí

9. Dialogové toolkity

• intents, slots, entities

• Alexa Skills, Google DialogFlow, IBM Watson Assistant

10. Rozpoznávání řeči

• zpracování řečového signálu

• základní metody rozpoznávání

11. Syntéza řeči

• fonetika/akustika: tvoření hlásek, formanty

• metody syntézy řeči

12. Chatboty (open-domain dialog, společenská konverzace)

• pravidlové chatboty

• vyhledávání odpovědi v databázi

• generativní modely

• Hybridní systémy (Alexa Prize)

**
Tento předmět je také součástí meziuniverzitního programu prg.ai Minor. Ten spojuje to nejlepší z výuky AI v Praze s cílem poskytnout studujícím hlubší a širší vhled do oboru umělé inteligence. Více informací je k dispozici na prg.ai/minor.

Last update: Dušek Ondřej, Mgr. et Mgr., Ph.D. (16.03.2024)