論文の概要: Target-constrained Bidirectional Planning for Generation of
Target-oriented Proactive Dialogue
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06063v1
- Date: Sun, 10 Mar 2024 02:14:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-13 09:03:44.046644
- Title: Target-constrained Bidirectional Planning for Generation of
Target-oriented Proactive Dialogue
- Title（参考訳）: 目標指向の対話生成のための目標制約付き双方向計画
- Authors: Jian Wang, Dongding Lin, Wenjie Li
- Abstract要約: ターゲット指向対話生成のための効果的な対話計画に着目する。
認知科学における意思決定理論に着想を得て,新たな目標制約型双方向計画手法を提案する。
我々のアルゴリズムは、様々なベースラインモデルよりも大幅に優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.338393954848632
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Target-oriented proactive dialogue systems aim to lead conversations from a
dialogue context toward a pre-determined target, such as making recommendations
on designated items or introducing new specific topics. To this end, it is
critical for such dialogue systems to plan reasonable actions to drive the
conversation proactively, and meanwhile, to plan appropriate topics to move the
conversation forward to the target topic smoothly. In this work, we mainly
focus on effective dialogue planning for target-oriented dialogue generation.
Inspired by decision-making theories in cognitive science, we propose a novel
target-constrained bidirectional planning (TRIP) approach, which plans an
appropriate dialogue path by looking ahead and looking back. By formulating the
planning as a generation task, our TRIP bidirectionally generates a dialogue
path consisting of a sequence of <action, topic> pairs using two Transformer
decoders. They are expected to supervise each other and converge on consistent
actions and topics by minimizing the decision gap and contrastive generation of
targets. Moreover, we propose a target-constrained decoding algorithm with a
bidirectional agreement to better control the planning process. Subsequently,
we adopt the planned dialogue paths to guide dialogue generation in a pipeline
manner, where we explore two variants: prompt-based generation and
plan-controlled generation. Extensive experiments are conducted on two
challenging dialogue datasets, which are re-purposed for exploring
target-oriented dialogue. Our automatic and human evaluations demonstrate that
the proposed methods significantly outperform various baseline models.
- Abstract（参考訳）: ターゲット指向のプロアクティブ対話システムは、指定された項目の推薦や新しい特定のトピックの導入など、対話コンテキストから事前に決定されたターゲットへの会話を導くことを目的としている。
このような対話システムは,会話を積極的に進めるための合理的な行動を計画し,会話を対象の話題にスムーズに進めるための適切なトピックを計画することが重要である。
本研究では,ターゲット指向対話生成のための効果的な対話計画に焦点を当てた。
認知科学における意思決定理論に着想を得て,前向きに振り返って適切な対話経路を計画する,目標制約型双方向計画(TRIP)手法を提案する。
生成タスクとしてプランニングを定式化することにより,2つのトランスフォーマデコーダを用いた<action, topic>ペアからなる対話パスを双方向に生成する。
彼らは互いに監督し、意思決定のギャップを最小化し、目標の対比的な生成を行うことで、一貫した行動やトピックに収束することが期待される。
さらに, 計画過程をよりよく制御するために, 双方向合意を持つ目標制約復号アルゴリズムを提案する。
その後、パイプライン方式で対話生成を誘導するために計画された対話パスを採用し、プロンプトベース生成と計画制御生成の2つの変種を探索する。
ターゲット指向対話を探索するために再利用可能な2つの課題対話データセットについて,広範な実験を行った。
提案手法は,提案手法が様々なベースラインモデルを大きく上回ることを示す。
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