論文の概要: The Imperative of Conversation Analysis in the Era of LLMs: A Survey of Tasks, Techniques, and Trends
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14195v1
- Date: Sat, 21 Sep 2024 16:52:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-06 23:48:26.002669
- Title: The Imperative of Conversation Analysis in the Era of LLMs: A Survey of Tasks, Techniques, and Trends
- Title（参考訳）: LLM時代の会話分析の意義:課題・技術・動向調査
- Authors: Xinghua Zhang, Haiyang Yu, Yongbin Li, Minzheng Wang, Longze Chen, Fei Huang,
- Abstract要約: 会話分析(CA)は、会話データから重要な情報を発見し分析する。
本稿では,CAタスクの徹底的なレビューとシステム化を行い,既存の業務を要約する。
会話シーンの再構築,奥行きの属性分析,ターゲットトレーニングの実行,会話の生成から,CAの4つの重要なステップを導出した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.99423243200296
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the era of large language models (LLMs), a vast amount of conversation logs will be accumulated thanks to the rapid development trend of language UI. Conversation Analysis (CA) strives to uncover and analyze critical information from conversation data, streamlining manual processes and supporting business insights and decision-making. The need for CA to extract actionable insights and drive empowerment is becoming increasingly prominent and attracting widespread attention. However, the lack of a clear scope for CA leads to a dispersion of various techniques, making it difficult to form a systematic technical synergy to empower business applications. In this paper, we perform a thorough review and systematize CA task to summarize the existing related work. Specifically, we formally define CA task to confront the fragmented and chaotic landscape in this field, and derive four key steps of CA from conversation scene reconstruction, to in-depth attribution analysis, and then to performing targeted training, finally generating conversations based on the targeted training for achieving the specific goals. In addition, we showcase the relevant benchmarks, discuss potential challenges and point out future directions in both industry and academia. In view of current advancements, it is evident that the majority of efforts are still concentrated on the analysis of shallow conversation elements, which presents a considerable gap between the research and business, and with the assist of LLMs, recent work has shown a trend towards research on causality and strategic tasks which are sophisticated and high-level. The analyzed experiences and insights will inevitably have broader application value in business operations that target conversation logs.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の時代には、言語UIの急速な開発傾向により、大量の会話ログが蓄積される。
会話分析(CA)は、会話データから重要な情報を発見し分析し、手作業のプロセスを合理化し、ビジネスの洞察と意思決定をサポートする。
行動可能な洞察を抽出し、エンパワーメントを促進するためのCAの必要性は、ますます顕著になってきており、広く注目を集めている。
しかし、CAの明確なスコープが欠如しているため、様々な技術が分散し、ビジネスアプリケーションを強化するための体系的な技術シナジーを形成するのは難しい。
本稿では,CAタスクの徹底的なレビューとシステム化を行い,既存の業務を要約する。
具体的には、この分野における断片的・カオス的な景観に直面するCAタスクを正式に定義し、会話シーンの再構築から深い帰属分析まで、CAの4つの重要なステップを導出し、ターゲットトレーニングを行い、最終的に特定の目標を達成するためのターゲットトレーニングに基づいて会話を生成する。
さらに、関連するベンチマークを紹介し、潜在的な課題について議論し、業界と学界の両方で今後の方向性を指摘する。
近年の進歩をみると、研究とビジネスの間にかなりのギャップがある浅層会話要素の分析に依然として努力が集中していることが明らかであり、最近の研究は、高度で高レベルの因果性や戦略的タスクの研究に向けた傾向を示している。
分析されたエクスペリエンスと洞察は、会話ログをターゲットとするビジネスオペレーションにおいて、必然的に広範なアプリケーション価値を持つ。
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