論文の概要: TESS: A Multi-intent Parser for Conversational Multi-Agent Systems with Decentralized Natural Language Understanding Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11828v1
• Date: Tue, 19 Dec 2023 03:39:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 17:11:34.650756
• Title: TESS: A Multi-intent Parser for Conversational Multi-Agent Systems with Decentralized Natural Language Understanding Models
• Title（参考訳）: tess: 分散自然言語理解モデルを用いた対話型マルチエージェントシステムのためのマルチインテントパーサ
• Authors: Burak Aksar, Yara Rizk and Tathagata Chakraborti
• Abstract要約: マルチエージェントシステムは、ユーザ意図の自然言語理解を複雑にする。 本稿では,ユーザからの多目的発話を効率的に解析・オーケストレーションするパイプラインアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.470108226184637
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Chatbots have become one of the main pathways for the delivery of business automation tools. Multi-agent systems offer a framework for designing chatbots at scale, making it easier to support complex conversations that span across multiple domains as well as enabling developers to maintain and expand their capabilities incrementally over time. However, multi-agent systems complicate the natural language understanding (NLU) of user intents, especially when they rely on decentralized NLU models: some utterances (termed single intent) may invoke a single agent while others (termed multi-intent) may explicitly invoke multiple agents. Without correctly parsing multi-intent inputs, decentralized NLU approaches will not achieve high prediction accuracy. In this paper, we propose an efficient parsing and orchestration pipeline algorithm to service multi-intent utterances from the user in the context of a multi-agent system. Our proposed approach achieved comparable performance to competitive deep learning models on three different datasets while being up to 48 times faster.
• Abstract（参考訳）: チャットボットは、ビジネス自動化ツールのデリバリの主要な経路の1つになっています。 マルチエージェントシステムは、チャットボットを大規模に設計するためのフレームワークを提供し、複数のドメインにまたがる複雑な会話を容易にサポートし、開発者が徐々に機能を維持し拡張することができる。 しかしながら、マルチエージェントシステムは、ユーザ意図の自然言語理解(NLU)を複雑にし、特に分散NLUモデルに依存している場合: ある発話(終端シングルインテント)は単一のエージェントを、他の発話(終端マルチインテント)は明示的に複数のエージェントを起動する。 マルチインテント入力を正しく解析しなければ、分散nluアプローチは高い予測精度を達成できない。 本稿では,マルチエージェントシステムのコンテキストにおいて,ユーザからのマルチインテント発話を提供する効率的な解析・オーケストレーションパイプラインアルゴリズムを提案する。 提案手法は,最大48倍高速な3つのデータセット上での競合ディープラーニングモデルに匹敵する性能を達成した。

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