論文の概要: Unsupervised Flow Discovery from Task-oriented Dialogues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01403v1
• Date: Thu, 2 May 2024 15:54:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-03 16:05:24.789411
• Title: Unsupervised Flow Discovery from Task-oriented Dialogues
• Title（参考訳）: タスク指向対話からの教師なしフロー発見
• Authors: Patrícia Ferreira, Daniel Martins, Ana Alves, Catarina Silva, Hugo Gonçalo Oliveira,
• Abstract要約: 本稿では,対話履歴からのフローの教師なし発見のためのアプローチを提案する。 パブリックTODデータセットであるMultiWOZから発見された流れの具体的な例を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.988655456942026
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The design of dialogue flows is a critical but time-consuming task when developing task-oriented dialogue (TOD) systems. We propose an approach for the unsupervised discovery of flows from dialogue history, thus making the process applicable to any domain for which such an history is available. Briefly, utterances are represented in a vector space and clustered according to their semantic similarity. Clusters, which can be seen as dialogue states, are then used as the vertices of a transition graph for representing the flows visually. We present concrete examples of flows, discovered from MultiWOZ, a public TOD dataset. We further elaborate on their significance and relevance for the underlying conversations and introduce an automatic validation metric for their assessment. Experimental results demonstrate the potential of the proposed approach for extracting meaningful flows from task-oriented conversations.
• Abstract（参考訳）: 対話フローの設計は、タスク指向対話(TOD)システムを開発する場合、重要な作業であるが時間を要する作業である。 本稿では,対話履歴からのフローを教師なしで発見する手法を提案する。 簡単に言えば、発話はベクトル空間で表現され、意味的類似性に応じてクラスタ化される。 クラスタは対話状態として見ることができ、フローを視覚的に表現するための遷移グラフの頂点として使用される。 パブリックTODデータセットであるMultiWOZから発見された流れの具体的な例を示す。 さらに、基礎となる会話の意義と関連性について詳しく検討し、評価のための自動検証基準を導入する。 実験により,タスク指向会話から意味の流れを抽出する手法の可能性を示す。

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