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Conversational agents in business: A systematic literature review and future research directions
Computer Science Review ( IF 12.9 ) Pub Date : 2020-04-06 , DOI: 10.1016/j.cosrev.2020.100239
Rodrigo Bavaresco , Diórgenes Silveira , Eduardo Reis , Jorge Barbosa , Rodrigo Righi , Cristiano Costa , Rodolfo Antunes , Marcio Gomes , Clauter Gatti , Mariangela Vanzin , Saint Clair Junior , Elton Silva , Carlos Moreira

The field of business shows an increasing interest in exploring conversational agents to improve service quality and market competitiveness. Furthermore, the advances in machine learning capabilities leverage the natural language processing towards natural and straightforward dialogue experiences for industries. However, in the best of our knowledge, no literature review outlines conversational agents in the business industry, primarily taking into account computational learning capabilities. This article presents a systematic literature review that encompasses these areas looking through the use of machine learning to improve the field of business. The review followed a guideline for systematic reviews to present the literature of the last decade, emphasizing business perspectives such as domains, goals, and challenges, and computational methods for self-learning, personalization, and response generation of conversational agents. As a result, the article provides the answers of three general, three focused, and two statistical questions to address the role of artificial intelligence in conversational agents applied to business domains. In this regard, the results show that no study combines self-learning, personalization, and generative-based responses for the same business solution. Additionally, the article describes the organization of the state-of-the-art, highlighting the correlation of business perspectives and machine learning methods. The contributions of this review focus on opportunities and future research directions towards human-like conversational agents for business.



中文翻译:

商业中的会话代理:系统的文献综述和未来的研究方向

业务领域对探索会话代理以提高服务质量和市场竞争力的兴趣日益浓厚。此外,机器学习功能的进步将自然语言处理功能带给了行业自然而直接的对话体验。但是,据我们所知,没有文献综述概述商业界中的对话主体,主要是考虑了计算学习能力。本文提供了系统的文献综述,其中涵盖了通过使用机器学习来改善业务领域的这些领域。审核遵循了系统审核的指南,该指南介绍了过去十年的文献,重点介绍了业务观点,例如领域,目标和挑战,以及用于对话代理的自学习,个性化和响应生成的计算方法。结果,本文提供了三个通用,三个重点和两个统计问题的答案,以解决人工智能在应用于业务领域的对话代理中的作用。就这一点而言,结果表明,没有一项研究将针对同一业务解决方案的自我学习,个性化和基于生成的响应相结合。此外,本文还介绍了最新技术的组织结构,重点介绍了业务观点和机器学习方法之间的关系。这篇评论的重点在于商机和类似人的对话代理的机会和未来的研究方向。和对话代理的响应生成。因此,本文提供了三个通用,三个重点和两个统计问题的答案,以解决人工智能在应用于业务领域的会话代理中的作用。就这一点而言,结果表明,没有一项研究将针对同一业务解决方案的自我学习,个性化和基于生成的响应相结合。此外,本文还介绍了最新技术的组织结构,重点介绍了业务观点和机器学习方法之间的关系。这篇评论的重点在于商机和类似人的对话代理的机会和未来的研究方向。和对话代理的响应生成。因此,本文提供了三个通用,三个重点和两个统计问题的答案,以解决人工智能在应用于业务领域的会话代理中的作用。在这方面,结果表明,没有一项研究将针对同一业务解决方案的自学,个性化和基于生成的响应相结合。此外,本文还介绍了最新技术的组织结构,重点介绍了业务观点和机器学习方法之间的关系。这篇评论的重点在于商机和类似人的对话代理的机会和未来的研究方向。还有两个统计问题,以解决人工智能在应用于业务领域的会话代理中的作用。在这方面,结果表明,没有一项研究将针对同一业务解决方案的自学,个性化和基于生成的响应相结合。此外,本文还介绍了最新技术的组织结构,重点介绍了业务观点和机器学习方法之间的关系。这篇评论的重点在于商机和类似人的对话代理的机会和未来的研究方向。还有两个统计问题,以解决人工智能在应用于业务领域的会话代理中的作用。在这方面,结果表明,没有一项研究将针对同一业务解决方案的自学,个性化和基于生成的响应相结合。此外,本文还介绍了最新技术的组织结构,重点介绍了业务观点和机器学习方法之间的关系。这篇评论的重点在于商机和类似人的对话代理的机会和未来的研究方向。本文介绍了最新技术的组织结构,重点介绍了业务视角与机器学习方法之间的关系。这篇评论的重点在于商机和类似人的对话代理的机会和未来的研究方向。本文介绍了最新技术的组织结构,重点介绍了业务视角与机器学习方法之间的关系。这篇评论的重点在于商机和类似人的对话代理的机会和未来的研究方向。

更新日期:2020-04-06
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