論文の概要: Towards a Progression-Aware Autonomous Dialogue Agent
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03692v1
- Date: Sat, 7 May 2022 17:37:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-10 13:54:51.843001
- Title: Towards a Progression-Aware Autonomous Dialogue Agent
- Title（参考訳）: 進歩型自律対話エージェントを目指して
- Authors: Abraham Sanders (1), Tomek Strzalkowski (1), Mei Si (1), Albert Chang
(1), Deepanshu Dey (1), Jonas Braasch (1), Dakuo Wang (2) ((1) Rensselaer
Polytechnic Institute, Troy, NY, USA, (2) IBM Research, USA)
- Abstract要約: 本稿では,対話エージェントが対話の進行を望ましい結果から遠ざかることができる枠組みを提案する。
本フレームワークは,(1)「グローバル」対話状態(GDS)の概念,(2)会話の軌跡から計算したタスク固有進行関数(PF),(3)エージェントが進行信号を使用して次の応答を選択する対話ロールアウトに基づく計画機構の3つの重要な要素から構成される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent advances in large-scale language modeling and generation have enabled
the creation of dialogue agents that exhibit human-like responses in a wide
range of conversational scenarios spanning a diverse set of tasks, from general
chit-chat to focused goal-oriented discourse. While these agents excel at
generating high-quality responses that are relevant to prior context, they
suffer from a lack of awareness of the overall direction in which the
conversation is headed, and the likelihood of task success inherent therein.
Thus, we propose a framework in which dialogue agents can evaluate the
progression of a conversation toward or away from desired outcomes, and use
this signal to inform planning for subsequent responses. Our framework is
composed of three key elements: (1) the notion of a "global" dialogue state
(GDS) space, (2) a task-specific progression function (PF) computed in terms of
a conversation's trajectory through this space, and (3) a planning mechanism
based on dialogue rollouts by which an agent may use progression signals to
select its next response.
- Abstract（参考訳）: 近年の大規模言語モデリングと生成の進歩により、一般的なチャットから目標指向の談話まで多岐にわたる会話シナリオにおいて、人間のような応答を示す対話エージェントの作成が可能になった。
これらのエージェントは、事前の文脈に関連する高品質な応答を生成するのに優れていますが、会話が進む方向全体に対する認識の欠如と、タスクの成功の可能性に悩まされています。
そこで本研究では,対話エージェントが対話の進行を望ましい結果から遠ざかることができる枠組みを提案し,この信号を用いてその後の応答の計画を立てる。
本フレームワークは,(1)「グローバル」対話状態(GDS)空間の概念,(2)会話の軌跡から計算したタスク固有進行関数(PF),(3)エージェントが進行信号を用いて次の応答を選択するための対話ロールアウトに基づく計画機構の3つの重要な要素から構成される。
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