論文の概要: Dialog Flow Induction for Constrainable LLM-Based Chatbots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01623v1
• Date: Sat, 3 Aug 2024 01:15:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-06 19:20:31.905262
• Title: Dialog Flow Induction for Constrainable LLM-Based Chatbots
• Title（参考訳）: 拘束性LLM型チャットボットのためのダイアログフロー誘導
• Authors: Stuti Agrawal, Nishi Uppuluri, Pranav Pillai, Revanth Gangi Reddy, Zoey Li, Gokhan Tur, Dilek Hakkani-Tur, Heng Ji,
• Abstract要約: 本稿では,ドメイン固有のダイアログフローを自動的に誘導するための教師なしアプローチを提案する。 高品質なデータ誘導ダイアログフローにより、ドメインカバレッジが向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.3186489703356
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: LLM-driven dialog systems are used in a diverse set of applications, ranging from healthcare to customer service. However, given their generalization capability, it is difficult to ensure that these chatbots stay within the boundaries of the specialized domains, potentially resulting in inaccurate information and irrelevant responses. This paper introduces an unsupervised approach for automatically inducing domain-specific dialog flows that can be used to constrain LLM-based chatbots. We introduce two variants of dialog flow based on the availability of in-domain conversation instances. Through human and automatic evaluation over various dialog domains, we demonstrate that our high-quality data-guided dialog flows achieve better domain coverage, thereby overcoming the need for extensive manual crafting of such flows.
• Abstract（参考訳）: LLM駆動ダイアログシステムは、医療からカスタマーサービスまで、さまざまなアプリケーションで使用されている。 しかし、それらの一般化能力を考えると、これらのチャットボットが特定のドメインの境界内に留まっていることを保証することは困難であり、不正確な情報や無関係な応答をもたらす可能性がある。 本稿では,LLMベースのチャットボットを制約するドメイン固有のダイアログフローを自動生成するための教師なしアプローチを提案する。 ドメイン内会話インスタンスの可用性に基づいた対話フローの2つのバリエーションを紹介する。 様々なダイアログドメインに対する人的および自動評価を通じて、高品質なデータ誘導ダイアログフローがドメインカバレッジの向上を実現し、そのようなフローを広範囲に手作業で作成する必要性を克服できることを実証する。

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