論文の概要: Experimental Evaluation of Machine Learning Models for Goal-oriented Customer Service Chatbot with Pipeline Architecture
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18568v1
- Date: Fri, 27 Sep 2024 09:11:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-01 21:55:30.162978
- Title: Experimental Evaluation of Machine Learning Models for Goal-oriented Customer Service Chatbot with Pipeline Architecture
- Title（参考訳）: パイプラインアーキテクチャを用いた目標指向顧客サービスチャットボットの機械学習モデルに関する実験的研究
- Authors: Nurul Ain Nabilah Mohd Isa, Siti Nuraishah Agos Jawaddi, Azlan Ismail,
- Abstract要約: パイプラインアーキテクチャを用いた目標指向のカスタマーサービスチャットボットに対して,実験的な評価手法を提案する。
自然言語理解(NLU)、対話管理(DM)、自然言語生成(NLG)の3つの要素に焦点を当てる。
DMコンポーネントでは、DDQNモデルの方がターン数が少なく、報酬も高く、成功率も高く、DQNよりも優れていた。
NLGでは、大きな言語モデル GPT-2 が BLEU, METEOR, ROUGE の指標で DialoGPT を上回った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Integrating machine learning (ML) into customer service chatbots enhances their ability to understand and respond to user queries, ultimately improving service performance. However, they may appear artificial to some users and affecting customer experience. Hence, meticulous evaluation of ML models for each pipeline component is crucial for optimizing performance, though differences in functionalities can lead to unfair comparisons. In this paper, we present a tailored experimental evaluation approach for goal-oriented customer service chatbots with pipeline architecture, focusing on three key components: Natural Language Understanding (NLU), dialogue management (DM), and Natural Language Generation (NLG). Our methodology emphasizes individual assessment to determine optimal ML models. Specifically, we focus on optimizing hyperparameters and evaluating candidate models for NLU (utilizing BERT and LSTM), DM (employing DQN and DDQN), and NLG (leveraging GPT-2 and DialoGPT). The results show that for the NLU component, BERT excelled in intent detection whereas LSTM was superior for slot filling. For the DM component, the DDQN model outperformed DQN by achieving fewer turns, higher rewards, as well as greater success rates. For NLG, the large language model GPT-2 surpassed DialoGPT in BLEU, METEOR, and ROUGE metrics. These findings aim to provide a benchmark for future research in developing and optimizing customer service chatbots, offering valuable insights into model performance and optimal hyperparameters.
- Abstract（参考訳）: マシンラーニング(ML)をカスタマサービスチャットボットに統合することで、ユーザクエリを理解して応答する能力が向上し、最終的にサービスパフォーマンスが向上する。
しかし、一部のユーザーには人工的に見え、顧客エクスペリエンスに影響を与える可能性がある。
したがって、各パイプラインコンポーネントに対するMLモデルの綿密な評価は、性能の最適化には不可欠であるが、機能の違いは不公平な比較につながる可能性がある。
本稿では,自然言語理解(NLU),対話管理(DM),自然言語生成(NLG)の3つの主要コンポーネントに着目し,目標指向の顧客サービスチャットボットとパイプラインアーキテクチャを併用した実験的な評価手法を提案する。
本手法は,最適MLモデルを決定するための個人評価を強調する。
具体的には,NLU(BERT,LSTM),DM(DQN,DDQN),NLG(GPT-2,DialoGPT)のハイパーパラメータの最適化と候補モデルの評価に重点を置いている。
その結果,NLU成分に対してBERTは意図検出に優れ,LSTMはスロット充填に優れていた。
DMコンポーネントでは、DDQNモデルの方がターン数が少なく、報酬も高く、成功率も高く、DQNよりも優れていた。
NLGでは、大きな言語モデル GPT-2 が BLEU, METEOR, ROUGE の指標で DialoGPT を上回った。
これらの発見は、顧客サービスチャットボットの開発と最適化に関する将来の研究のためのベンチマークを提供することを目的としており、モデルパフォーマンスと最適なハイパーパラメータに関する貴重な洞察を提供する。
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