Evaluating Task-oriented Dialogue Systems: A Systematic Review of Measures, Constructs and their Operationalisations

📄 arXiv: 2312.13871v2 📥 PDF

作者: Anouck Braggaar, Christine Liebrecht, Emiel van Miltenburg, Emiel Krahmer

分类: cs.CL, cs.HC

发布日期: 2023-12-21 (更新: 2024-04-08)

备注: Added section 3.3 and updated other parts to refer to this section. Also updated Prisma figure to clarify counts

💡 一句话要点

系统性评测面向任务型对话系统：综述评估指标、结构及其操作化方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 任务型对话系统 系统评估 评估指标 操作化 大型语言模型 文献综述 客户服务

📋 核心要点

  1. 现有任务型对话系统评估方法在结构和指标上存在较大差异，且操作化过程不够明确，缺乏统一标准。
  2. 该研究通过系统性回顾，梳理了现有评估方法中的结构和指标，并分析了对话系统评估中存在的挑战。
  3. 研究针对评估方法的操作化和规范提出了建议，并为未来的研究方向提供了指导，旨在提升评估的有效性。

📝 摘要（中文）

本综述全面概述了面向任务型对话系统的评估方法，特别关注对话系统的实际应用，例如客户服务。该综述 (1) 概述了先前工作中使用的结构和指标，(2) 讨论了对话系统评估中的挑战，以及 (3) 为对话系统评估的未来制定了研究议程。我们对四个数据库（ACL、ACM、IEEE 和 Web of Science）进行了系统性回顾，筛选后得到 122 项研究。我们仔细分析了这些研究，以了解它们提出的评估结构和方法。我们发现结构和方法都存在很大差异，特别是操作化过程并非总是明确报告。关于大型语言模型的新发展在两个背景下进行了讨论：为对话系统提供支持以及用于评估过程。我们希望未来的工作能够以更批判的方式对待所用结构的操作化和规范。为了实现这一目标，本综述最后提出了评估建议和未解决问题的建议。

🔬 方法详解

问题定义：现有任务型对话系统评估方法缺乏统一的标准和规范，导致评估结果难以比较和复现。尤其是在操作化（operationalisation）层面，很多研究没有清晰地报告如何将抽象的评估概念转化为具体的评估指标和方法。这使得评估结果的解释和推广变得困难。此外，如何有效利用大型语言模型（LLM）来提升对话系统和评估过程也是一个待解决的问题。

核心思路：该论文的核心思路是通过系统性的文献回顾，对现有任务型对话系统评估方法进行梳理和分类，识别出常用的评估结构（constructs）和指标（metrics），并分析它们的操作化过程。通过对现有方法的优缺点进行分析，为未来的研究提供指导，并促进评估方法的标准化和规范化。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 确定研究范围和检索策略，选择相关的数据库（ACL、ACM、IEEE 和 Web of Science）进行文献检索。2) 对检索到的文献进行筛选，排除不相关的研究，最终确定纳入分析的文献。3) 对纳入的文献进行详细分析，提取评估结构、指标和操作化方法等信息。4) 对提取的信息进行整理和分类，总结现有评估方法的特点和不足。5) 基于分析结果，提出未来的研究方向和建议。

关键创新：该研究的关键创新在于对现有任务型对话系统评估方法进行了全面的系统性回顾，并重点关注了评估结构和指标的操作化过程。通过对现有方法的分析，识别出了评估方法中存在的不足，并为未来的研究提供了具体的改进方向。此外，该研究还讨论了如何利用大型语言模型来提升对话系统和评估过程。

关键设计：该研究的关键设计在于其系统性的文献检索和分析方法。研究者制定了明确的检索策略，并对检索到的文献进行了严格的筛选。在文献分析过程中，研究者仔细提取了评估结构、指标和操作化方法等信息，并对这些信息进行了整理和分类。此外，研究者还对大型语言模型在对话系统和评估中的应用进行了讨论，并提出了相关的建议。

📊 实验亮点

该研究系统性地回顾了122篇相关论文，揭示了任务型对话系统评估中结构和方法的多样性，并指出了操作化过程报告不清晰的问题。研究强调了未来工作需要更批判性地对待操作化和规范，为评估提供了建议，并提出了未解决的问题。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于客户服务、智能助手、教育等多个领域，帮助开发者更有效地评估和改进对话系统。通过采用更规范和标准化的评估方法，可以提高对话系统的性能和用户体验，从而提升其在实际应用中的价值。未来的研究可以进一步探索如何利用大型语言模型来自动化评估过程，并开发更有效的评估指标。

📄 摘要（原文）

This review gives an extensive overview of evaluation methods for task-oriented dialogue systems, paying special attention to practical applications of dialogue systems, for example for customer service. The review (1) provides an overview of the used constructs and metrics in previous work, (2) discusses challenges in the context of dialogue system evaluation and (3) develops a research agenda for the future of dialogue system evaluation. We conducted a systematic review of four databases (ACL, ACM, IEEE and Web of Science), which after screening resulted in 122 studies. Those studies were carefully analysed for the constructs and methods they proposed for evaluation. We found a wide variety in both constructs and methods. Especially the operationalisation is not always clearly reported. Newer developments concerning large language models are discussed in two contexts: to power dialogue systems and to use in the evaluation process. We hope that future work will take a more critical approach to the operationalisation and specification of the used constructs. To work towards this aim, this review ends with recommendations for evaluation and suggestions for outstanding questions.