論文の概要: Investigating Reinforcement Learning for Communication Strategies in a Task-Initiative Setting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01479v1
• Date: Thu, 3 Aug 2023 00:10:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-04 15:36:40.262914
• Title: Investigating Reinforcement Learning for Communication Strategies in a Task-Initiative Setting
• Title（参考訳）: タスク開始型設定におけるコミュニケーション戦略の強化学習の検討
• Authors: Baber Khalid and Matthew Stone
• Abstract要約: 我々は,ユーザ明確化戦略の関数として,最初のプレゼンテーションとその後のフォローアップのトレードオフを分析する。 我々は、最小限のデータ要求、説明可能な選択、強力な監査機能をもたらす対話戦略の一貫性に基づく表現に対する驚くべき優位性を見出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.680676599607123
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many conversational domains require the system to present nuanced information to users. Such systems must follow up what they say to address clarification questions and repair misunderstandings. In this work, we explore this interactive strategy in a referential communication task. Using simulation, we analyze the communication trade-offs between initial presentation and subsequent followup as a function of user clarification strategy, and compare the performance of several baseline strategies to policies derived by reinforcement learning. We find surprising advantages to coherence-based representations of dialogue strategy, which bring minimal data requirements, explainable choices, and strong audit capabilities, but incur little loss in predicted outcomes across a wide range of user models.
• Abstract（参考訳）: 多くの会話ドメインは、ユーザにニュアンス情報を提示するシステムを必要とする。 そのようなシステムは、明確化の質問と修復の誤解に対処するために、彼らの発言に従う必要がある。 本研究では,この対話的戦略を参照型コミュニケーションタスクで探求する。 シミュレーションを用いて,初回プレゼンテーションとその後のフォローアップとのコミュニケーショントレードオフをユーザの明確化戦略の関数として分析し,いくつかのベースライン戦略のパフォーマンスと強化学習によるポリシーを比較した。 データ要件の最小化,説明可能な選択,強力な監査機能を備えた対話戦略の一貫性に基づく表現には驚くべきメリットがあるが,幅広いユーザモデルにおける予測結果の損失はほとんどない。

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