論文の概要: COOPER: Coordinating Specialized Agents towards a Complex Dialogue Goal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11792v1
• Date: Tue, 19 Dec 2023 02:07:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 17:24:38.312228
• Title: COOPER: Coordinating Specialized Agents towards a Complex Dialogue Goal
• Title（参考訳）: COOPER: 複雑な対話目標に向けた特別エージェントの調整
• Authors: Yi Cheng, Wenge Liu, Jian Wang, Chak Tou Leong, Yi Ouyang, Wenjie Li, Xian Wu, Yefeng Zheng
• Abstract要約: 異なる側面を包括的に検討し、共同で推進することで、複雑な対話目標を達成することがより容易である、と我々は主張する。 我々は、複雑な対話目標をより親しみやすくし、個々のエージェントの協力を通じてより大きな知性を引き出す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.78731248855523
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, there has been a growing interest in exploring dialogues with more complex goals, such as negotiation, persuasion, and emotional support, which go beyond traditional service-focused dialogue systems. Apart from the requirement for much more sophisticated strategic reasoning and communication skills, a significant challenge of these tasks lies in the difficulty of objectively measuring the achievement of their goals in a quantifiable way, making it difficult for existing research to directly optimize the dialogue procedure towards them. In our work, we emphasize the multifaceted nature of complex dialogue goals and argue that it is more feasible to accomplish them by comprehensively considering and jointly promoting their different aspects. To this end, we propose a novel dialogue framework, Cooper, which coordinates multiple specialized agents, each dedicated to a specific dialogue goal aspect separately, to approach the complex objective. Through this divide-and-conquer manner, we make complex dialogue goals more approachable and elicit greater intelligence via the collaboration of individual agents. Experiments on persuasion and emotional support dialogues demonstrate the superiority of our method over a set of competitive baselines.
• Abstract（参考訳）: 近年,従来のサービス中心の対話システムを超えて,交渉や説得,情緒的支援など,より複雑な目標を持つ対話への関心が高まっている。 より洗練された戦略的推論とコミュニケーションのスキルの要求とは別に、これらのタスクの重要な課題は、目標の達成を客観的に定量化することの困難さであり、既存の研究が対話手順を直接最適化することは困難である。 本研究では,複雑な対話目標の多面的性質を強調し,それらの異なる側面を包括的に検討し,共同で推進することによって達成することがより実現可能であると主張する。 そこで本稿では,複雑な目的にアプローチするために,個別の対話目標の側面をそれぞれ別々に扱う複数の専門エージェントを協調させる対話フレームワークであるcooperを提案する。 この分割と結合によって、複雑な対話の目標がより親しみやすくなり、個々のエージェントの協力によってより深い知性がもたらされる。 説得と感情支援の対話実験は,一連の競争的ベースラインよりも本手法が優れていることを示す。

関連論文リスト

• Target-oriented Proactive Dialogue Systems with Personalization: Problem Formulation and Dataset Curation [13.528753144870592]
  目標達成過程におけるパーソナライズを考慮し,個人化された目標指向対話の新たな課題を探求する。 大規模パーソナライズされたターゲット指向対話データセットTopDialを構築し,約18Kのマルチターン対話を実現する。 実験の結果、このデータセットは高品質であり、パーソナライズされたターゲット指向対話の探索に寄与する可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-11T11:32:57Z)
• Self-Explanation Prompting Improves Dialogue Understanding in Large Language Models [52.24756457516834]
  大規模言語モデル(LLM)の理解能力を高めるための新たな「自己説明(Self-Explanation)」を提案する。 このタスクに依存しないアプローチでは、タスク実行前の各対話発話を分析し、様々な対話中心のタスクのパフォーマンスを向上させる必要がある。 6つのベンチマークデータセットによる実験結果から,本手法は他のゼロショットプロンプトよりも一貫して優れており,数ショットプロンプトの有効性を超えていることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-22T15:41:34Z)
• Towards a Neural Era in Dialogue Management for Collaboration: A Literature Survey [0.0]
  調査は、共同対話システムにおける対話管理パラダイムの進化をレビューすることから始まる。 その後、現在のデータ駆動型対話管理技術に焦点を移す。 論文は、協調対話管理にニューラルアプローチを適用した最近の研究の集合を分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-18T07:20:43Z)
• Dialogue Agents 101: A Beginner's Guide to Critical Ingredients for Designing Effective Conversational Systems [29.394466123216258]
  本研究は,対話エージェントの主要な特徴,対応するオープンドメインデータセット,およびこれらのデータセットをベンチマークする手法について概説する。 我々は,既存のデータセットの会話から構築された統一dIalogue dataseTであるUNITを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-14T10:05:47Z)
• A Survey on Proactive Dialogue Systems: Problems, Methods, and Prospects [100.75759050696355]
  本稿では,対話エージェントの多種多様な対話における能動性に関する顕著な問題と先進的な設計について概説する。 我々は、現実世界のアプリケーションのニーズを満たすが、将来もっと研究に焦点を当てる必要がある課題について議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-04T11:38:49Z)
• Let's Negotiate! A Survey of Negotiation Dialogue Systems [50.8766991794008]
  交渉は人間のコミュニケーションにおいて重要な能力の1つである。 目標とは、人間が紛争を解決したり、有益な合意に達するのを効率的に支援する能力を持つ知的エージェントを強化することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-18T12:03:53Z)
• Act-Aware Slot-Value Predicting in Multi-Domain Dialogue State Tracking [5.816391291790977]
  対話状態追跡(DST)は、人間と機械の相互作用を追跡し、対話を管理するための状態表現を生成することを目的としている。 機械読解の最近の進歩は、対話状態追跡のための分類型と非分類型のスロットの両方を予測する。 我々は対話行為を定式化し、機械読解の最近の進歩を活用し、対話状態追跡のためのカテゴリー型と非カテゴリ型の両方のスロットを予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-04T05:18:30Z)
• Advances in Multi-turn Dialogue Comprehension: A Survey [51.215629336320305]
  対話モデリングの観点から,従来の手法を検討した。 対話理解タスクで広く使用されている対話モデリングの3つの典型的なパターンについて議論します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-04T15:50:17Z)
• Recent Advances and Challenges in Task-oriented Dialog System [63.82055978899631]
  課題指向対話システムは、学術・産業社会でますます注目を集めている。 タスク指向ダイアログシステムにおける3つの重要なトピックについて論じる。(1)低リソース環境でのダイアログモデリングを容易にするデータ効率の改善、(2)ダイアログポリシー学習のためのマルチターンダイナミクスのモデリング、(3)ダイアログモデルへのドメイン知識の統合。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-17T01:34:56Z)

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。