論文の概要: Leveraging Large Language Models for Automated Dialogue Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06490v1
• Date: Tue, 12 Sep 2023 18:03:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-14 16:53:35.491082
• Title: Leveraging Large Language Models for Automated Dialogue Analysis
• Title（参考訳）: 対話自動分析のための大規模言語モデル活用
• Authors: Sarah E. Finch, Ellie S. Paek, Jinho D. Choi
• Abstract要約: 本稿では,現在最先端の大規模言語モデル(LLM)であるChatGPT-3.5を用いて,実際のロボット対話における9つのカテゴリの対話行動検出を行う。 以上の結果から, 特殊モデルもChatGPTもこの課題に満足できない結果が得られず, 人的性能に乏しいことが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.116834890063146
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Developing high-performing dialogue systems benefits from the automatic identification of undesirable behaviors in system responses. However, detecting such behaviors remains challenging, as it draws on a breadth of general knowledge and understanding of conversational practices. Although recent research has focused on building specialized classifiers for detecting specific dialogue behaviors, the behavior coverage is still incomplete and there is a lack of testing on real-world human-bot interactions. This paper investigates the ability of a state-of-the-art large language model (LLM), ChatGPT-3.5, to perform dialogue behavior detection for nine categories in real human-bot dialogues. We aim to assess whether ChatGPT can match specialized models and approximate human performance, thereby reducing the cost of behavior detection tasks. Our findings reveal that neither specialized models nor ChatGPT have yet achieved satisfactory results for this task, falling short of human performance. Nevertheless, ChatGPT shows promising potential and often outperforms specialized detection models. We conclude with an in-depth examination of the prevalent shortcomings of ChatGPT, offering guidance for future research to enhance LLM capabilities.
• Abstract（参考訳）: 高パフォーマンスな対話システムの開発は、システム応答における望ましくない振る舞いの自動識別から恩恵を受ける。 しかし、そのような行動を検出することは、一般的な知識と会話の実践の理解に頼っているため、依然として困難である。 近年の研究では、特定の対話行動を検出するための特殊な分類器の構築に焦点が当てられているが、行動カバレッジはまだ不完全であり、現実世界の人間とボットの相互作用に対するテストの欠如がある。 本稿では,人間-ボット対話における9つのカテゴリの対話行動検出を行うための最先端の大規模言語モデルであるchatgpt-3.5の能力について検討する。 本研究の目的は、ChatGPTが特殊モデルに適合し、人間のパフォーマンスを近似できるかどうかを評価することである。 以上の結果から, 特殊モデルもChatGPTもこの課題に満足できない結果が得られず, 人的性能に乏しいことが判明した。 それでもChatGPTは有望なポテンシャルを示し、しばしば特殊な検出モデルより優れている。 本稿では,ChatGPTの欠点を詳細に検討し,今後のLCM機能向上に向けたガイダンスを提供する。

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