論文の概要: Conversational Tree Search: A New Hybrid Dialog Task

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10227v1
• Date: Fri, 17 Mar 2023 19:50:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-21 20:44:16.061475
• Title: Conversational Tree Search: A New Hybrid Dialog Task
• Title（参考訳）: conversational tree search: 新しいハイブリッドダイアログタスク
• Authors: Dirk V\"ath, Lindsey Vanderlyn, Ngoc Thang Vu
• Abstract要約: FAQ型情報検索とタスク指向対話のギャップを埋める新しいタスクとして,会話木探索(CTS)を導入した。 その結果,新たなアーキテクチャは,ベースラインで使用されるFAQとダイアログシステムの両方の肯定的な側面を結合し,より高い目標達成を実現していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.697256733634124
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Conversational interfaces provide a flexible and easy way for users to seek information that may otherwise be difficult or inconvenient to obtain. However, existing interfaces generally fall into one of two categories: FAQs, where users must have a concrete question in order to retrieve a general answer, or dialogs, where users must follow a predefined path but may receive a personalized answer. In this paper, we introduce Conversational Tree Search (CTS) as a new task that bridges the gap between FAQ-style information retrieval and task-oriented dialog, allowing domain-experts to define dialog trees which can then be converted to an efficient dialog policy that learns only to ask the questions necessary to navigate a user to their goal. We collect a dataset for the travel reimbursement domain and demonstrate a baseline as well as a novel deep Reinforcement Learning architecture for this task. Our results show that the new architecture combines the positive aspects of both the FAQ and dialog system used in the baseline and achieves higher goal completion while skipping unnecessary questions.
• Abstract（参考訳）: 会話型インターフェースは、ユーザーが入手するのが困難で都合の悪い情報を探すための柔軟で簡単な方法を提供する。 しかし、既存のインターフェースは一般的に2つのカテゴリの1つに分類される: FAQ、ユーザーは一般的な回答を取得するために具体的な質問をしなければならない、ダイアログ。 本稿では、FAQスタイルの情報検索とタスク指向ダイアログのギャップを埋める新しいタスクとして、会話木探索(CTS)を導入し、ドメインエキスパートがダイアログツリーを定義できるようにする。 我々は旅行返済ドメインのデータセットを収集し、このタスクのための新しい深層強化学習アーキテクチャとともにベースラインを示す。 その結果、新しいアーキテクチャはベースラインで使用されるfaqとダイアログシステムの両方のポジティブな側面を結合し、不要な質問をスキップしながらより高いゴール完了を達成する。

関連論文リスト

• Social Commonsense-Guided Search Query Generation for Open-Domain Knowledge-Powered Conversations [66.16863141262506]
  本稿では,ソーシャルコモンセンスによってガイドされたインターネット検索クエリ生成に焦点を当てた新しいアプローチを提案する。 提案フレームワークは,トピックトラッキング,コモンセンス応答生成,命令駆動クエリ生成を統合することで,受動的ユーザインタラクションに対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-22T16:14:56Z)
• "What do others think?": Task-Oriented Conversational Modeling with Subjective Knowledge [69.46702968979885]
  タスク指向対話(TOD)システムは、ユーザが特定の目標を達成するのを支援する対話システムを構築することを目的としている。 従来のTODは、応答を生成するために、ドメイン固有のAPI/DBや外部の事実知識に依存しています。 主観的知識に基づくTOD(SK-TOD)の新しい課題を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-20T04:43:26Z)
• Manual-Guided Dialogue for Flexible Conversational Agents [84.46598430403886]
  対話データを効率的に構築し、利用する方法や、さまざまなドメインにモデルを大規模にデプロイする方法は、タスク指向の対話システムを構築する上で重要な問題である。 エージェントは対話とマニュアルの両方からタスクを学習する。 提案手法は,詳細なドメインオントロジーに対する対話モデルの依存性を低減し,様々なドメインへの適応をより柔軟にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-16T08:21:12Z)
• KETOD: Knowledge-Enriched Task-Oriented Dialogue [77.59814785157877]
  対話システム研究における既存の研究は、主にタスク指向の対話とチャットを独立したドメインとして扱う。 本研究では,タスク指向対話と知識ベースチップチャットを一つのモデルに効果的に統合する方法について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-11T16:01:03Z)
• Multi-stage Clarification in Conversational AI: The case of Question-Answering Dialogue Systems [0.27998963147546135]
  対話型質問応答や会話型検索など,様々な情報検索タスクにおいて,明確化の解決が重要な役割を担っている。 そこで本稿では,質問応答対話システムのコンテキストにおいて,質問の明確化とクエリ選択を促すための多段階的明確化機構を提案する。 提案手法は,ユーザエクスペリエンス全体の改善と,競合するベースラインを2つのデータセットで比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-28T15:45:44Z)
• Building and Evaluating Open-Domain Dialogue Corpora with Clarifying Questions [65.60888490988236]
  オープンドメインのシングルターンとマルチターンの会話に焦点を当てたデータセットをリリースする。 我々は最先端のニューラルベースラインをいくつかベンチマークする。 様々な対話における質問の明確化の質を評価するための,オフラインおよびオンラインのステップからなるパイプラインを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-13T09:16:14Z)
• CR-Walker: Tree-Structured Graph Reasoning and Dialog Acts for Conversational Recommendation [62.13413129518165]
  CR-Walkerは知識グラフ上で木構造推論を行うモデルである。 インフォメーションダイアログが生成され、言語生成をガイドする。 自動的および人的評価は、CR-Walkerがより正確なレコメンデーションに到達できることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-20T14:53:22Z)
• Beyond Domain APIs: Task-oriented Conversational Modeling with Unstructured Knowledge Access [18.37585134613816]
  本稿では,外的非構造的知識源を取り入れたタスク指向対話システムの拡張を提案する。 我々は,知識探索ターン検出,知識選択,知識接地応答生成という3つのサブタスクを定義した。 我々はMultiWOZ 2.1の拡張版を紹介した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-05T16:12:18Z)
• DoQA -- Accessing Domain-Specific FAQs via Conversational QA [25.37327993590628]
  2,437の対話と10,917のQAペアを持つデータセットであるDoQAを提示する。 対話は、クラウドソーシングを備えたWizard of Ozメソッドを使用して、3つのStack Exchangeサイトから収集される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-04T08:58:54Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。