論文の概要: Dialogue You Can Trust: Human and AI Perspectives on Generated Conversations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01808v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 11:40:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 01:47:58.139320
• Title: Dialogue You Can Trust: Human and AI Perspectives on Generated Conversations
• Title（参考訳）: 信頼できる対話: 生成された会話に対する人間とAIの視点
• Authors: Ike Ebubechukwu, Johane Takeuchi, Antonello Ceravola, Frank Joublin,
• Abstract要約: 本研究では,対話シナリオにおける人間とAIアセスメントの比較パフォーマンスについて検討する。 実験1では,コヒーレンス,イノベーション,具体性,ゴールコントリビューションに関する多人数会話を評価した。 実験2では,ダイアドダイアログに着目し,コモンセンス・コントラディクション,不正確なファクト,冗長性を評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.178527785547223
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As dialogue systems and chatbots increasingly integrate into everyday interactions, the need for efficient and accurate evaluation methods becomes paramount. This study explores the comparative performance of human and AI assessments across a range of dialogue scenarios, focusing on seven key performance indicators (KPIs): Coherence, Innovation, Concreteness, Goal Contribution, Commonsense Contradiction, Incorrect Fact, and Redundancy. Utilizing the GPT-4o API, we generated a diverse dataset of conversations and conducted a two-part experimental analysis. In Experiment 1, we evaluated multi-party conversations on Coherence, Innovation, Concreteness, and Goal Contribution, revealing that GPT models align closely with human judgments. Notably, both human and AI evaluators exhibited a tendency towards binary judgment rather than linear scaling, highlighting a shared challenge in these assessments. Experiment 2 extended the work of Finch et al. (2023) by focusing on dyadic dialogues and assessing Commonsense Contradiction, Incorrect Fact, and Redundancy. The results indicate that while GPT-4o demonstrates strong performance in maintaining factual accuracy and commonsense reasoning, it still struggles with reducing redundancy and self-contradiction. Our findings underscore the potential of GPT models to closely replicate human evaluation in dialogue systems, while also pointing to areas for improvement. This research offers valuable insights for advancing the development and implementation of more refined dialogue evaluation methodologies, contributing to the evolution of more effective and human-like AI communication tools.
• Abstract（参考訳）: 対話システムやチャットボットが日々の対話にますます統合されるにつれて、効率的かつ正確な評価方法の必要性が最重要となる。 本研究では,コヒーレンス,イノベーション,具体性,ゴールコントリビューション,コモンセンス・コントラディション,不正事実,冗長性という7つの重要なパフォーマンス指標(KPI)に着目し,対話シナリオにおける人間とAIアセスメントの比較パフォーマンスについて検討する。 GPT-4o APIを用いて,多様な会話データセットを生成し,2つの実験分析を行った。 実験1では,コヒーレンス,イノベーション,具体性,ゴールコントリビューションに関する多人数会話を評価し,GPTモデルが人間の判断と密接に一致していることを明らかにした。 特に、人間とAIの評価者は線形スケーリングよりも二分判定の傾向を示し、これらの評価において共通の課題を浮き彫りにした。 実験2では、ディヤド対話に着目し、コモンセンス・コントラディクション、不正確なファクト、冗長性を評価することにより、フィンチらの作品(2023年)を拡張した。 その結果, GPT-4oは実測精度と常識推論の維持に強い性能を示すが, 冗長性と自己コントラクションの低減に苦慮していることが明らかとなった。 本研究は,対話システムにおける人間の評価を再現するGPTモデルの可能性を示すとともに,改善すべき領域を指摘するものである。 この研究は、より洗練された対話評価手法の開発と実装を促進するための貴重な洞察を与え、より効果的で人間らしいAIコミュニケーションツールの進化に寄与する。

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