論文の概要: Workflow-Guided Response Generation for Task-Oriented Dialogue

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08300v1
• Date: Tue, 14 Nov 2023 16:44:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 13:10:03.266193
• Title: Workflow-Guided Response Generation for Task-Oriented Dialogue
• Title（参考訳）: タスク指向対話のためのワークフローガイド応答生成
• Authors: Do June Min and Paloma Sodhi and Ramya Ramakrishnan
• Abstract要約: ワークフローに整合した対話応答を生成するための強化学習(RL)に基づく新しいフレームワークを提案する。 私たちのフレームワークは、生成されたレスポンスが指定されたアクションをどれだけうまく実行するかを評価するために設計されたメトリクスであるComplianceScorerで構成されています。 以上の結果から,我々のRLベースのフレームワークは,ベースラインよりも優れており,自然かつ流動的な表現をしながら,意図した応答に順応する上で有効であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.440232673676693
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Task-oriented dialogue (TOD) systems aim to achieve specific goals through interactive dialogue. Such tasks usually involve following specific workflows, i.e. executing a sequence of actions in a particular order. While prior work has focused on supervised learning methods to condition on past actions, they do not explicitly optimize for compliance to a desired workflow. In this paper, we propose a novel framework based on reinforcement learning (RL) to generate dialogue responses that are aligned with a given workflow. Our framework consists of ComplianceScorer, a metric designed to evaluate how well a generated response executes the specified action, combined with an RL opimization process that utilizes an interactive sampling technique. We evaluate our approach on two TOD datasets, Action-Based Conversations Dataset (ABCD) (Chen et al., 2021a) and MultiWOZ 2.2 (Zang et al., 2020) on a range of automated and human evaluation metrics. Our findings indicate that our RL-based framework outperforms baselines and is effective at enerating responses that both comply with the intended workflows while being expressed in a natural and fluent manner.
• Abstract（参考訳）: タスク指向対話(TOD)システムは対話的対話を通じて特定の目標を達成することを目的としている。 このようなタスクは通常、特定のワークフロー、すなわち特定の順序で一連のアクションを実行することを含む。 以前の作業では、過去のアクションを条件付けるための教師付き学習方法に重点を置いていたが、望ましいワークフローへのコンプライアンスを明示的に最適化するものではない。 本稿では,あるワークフローに整合した対話応答を生成するための強化学習(RL)に基づく新しいフレームワークを提案する。 本フレームワークは,対話型サンプリング技術を用いたRLオプティマイズ処理と,生成した応答が特定アクションをどの程度うまく実行するかを評価するためのメトリクスであるComplianceScorerで構成されている。 我々は2つのTODデータセット、ABCD(Chen et al., 2021a)とMultiWOZ 2.2(Zang et al., 2020)に対するアプローチを、自動化および人的評価の指標に基づいて評価する。 以上の結果から,我々のRLベースのフレームワークはベースラインよりも優れており,自然かつ流動的な表現をしながら,意図したワークフローに適合する応答の誘発に有効であることが示唆された。

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