論文の概要: Sequential Decision-Making for Inline Text Autocomplete

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15502v1
• Date: Thu, 21 Mar 2024 22:33:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 22:22:15.623232
• Title: Sequential Decision-Making for Inline Text Autocomplete
• Title（参考訳）: インラインテキストオートコンプリートにおける逐次決定処理
• Authors: Rohan Chitnis, Shentao Yang, Alborz Geramifard,
• Abstract要約: テキスト入力システムにおけるインラインオートコンプリート提案の改善問題について検討する。 我々は、強化学習を用いて、ターゲットユーザとの繰り返しインタラクションを通じて提案ポリシーを学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.83046358936405
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autocomplete suggestions are fundamental to modern text entry systems, with applications in domains such as messaging and email composition. Typically, autocomplete suggestions are generated from a language model with a confidence threshold. However, this threshold does not directly take into account the cognitive load imposed on the user by surfacing suggestions, such as the effort to switch contexts from typing to reading the suggestion, and the time to decide whether to accept the suggestion. In this paper, we study the problem of improving inline autocomplete suggestions in text entry systems via a sequential decision-making formulation, and use reinforcement learning to learn suggestion policies through repeated interactions with a target user over time. This formulation allows us to factor cognitive load into the objective of training an autocomplete model, through a reward function based on text entry speed. We acquired theoretical and experimental evidence that, under certain objectives, the sequential decision-making formulation of the autocomplete problem provides a better suggestion policy than myopic single-step reasoning. However, aligning these objectives with real users requires further exploration. In particular, we hypothesize that the objectives under which sequential decision-making can improve autocomplete systems are not tailored solely to text entry speed, but more broadly to metrics such as user satisfaction and convenience.
• Abstract（参考訳）: 自動補完提案は、メッセージングやメール合成といった分野の応用によって、現代のテキスト入力システムの基本となっている。 通常、自動補完提案は信頼しきい値を持つ言語モデルから生成される。 しかし、このしきい値は、入力から読み上げへのコンテキスト切り替えや、提案を受諾するかどうかを決める時間などの提案を提示することによって、ユーザーに課される認知負荷を直接考慮しない。 本稿では,テキスト入力システムにおける逐次決定定式化によるインラインオートコンプリート提案の改善の問題について検討し,強化学習を用いて,対象ユーザとの繰り返し対話を通じて提案ポリシーを学習する。 この定式化により,テキスト入力速度に基づく報酬関数を用いて,自己完備モデルの学習目標に認知負荷を分解することができる。 我々は, ある目的の下では, 自己完備問題の逐次決定定式化が, ミオピック単段階推論よりも優れた提案ポリシーを提供するという理論的および実験的証拠を得た。 しかし、これらの目的を実際のユーザと一致させるには、さらなる調査が必要である。 特に、シーケンシャルな意思決定が自動補完システムを改善する目的は、テキスト入力速度だけでなく、ユーザ満足度や利便性といった指標にも当てはまる、という仮説を立てる。

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