論文の概要: PCQPR: Proactive Conversational Question Planning with Reflection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01363v1
• Date: Wed, 2 Oct 2024 09:23:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 21:29:22.039540
• Title: PCQPR: Proactive Conversational Question Planning with Reflection
• Title（参考訳）: PCQPR:反射を用いた積極的に対話型質問計画
• Authors: Shasha Guo, Lizi Liao, Jing Zhang, Cuiping Li, Hong Chen,
• Abstract要約: 結論駆動型会話質問生成(CCQG)として会話質問生成タスクを再定義する 自己改善型対話型質問計画(PCQPR)という新しい手法を提案する。 評価の結果,PCQPRは既存のCQG手法をはるかに上回り,結論指向の対話型質問応答システムへのパラダイムシフトを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.41018564262208
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Conversational Question Generation (CQG) enhances the interactivity of conversational question-answering systems in fields such as education, customer service, and entertainment. However, traditional CQG, focusing primarily on the immediate context, lacks the conversational foresight necessary to guide conversations toward specified conclusions. This limitation significantly restricts their ability to achieve conclusion-oriented conversational outcomes. In this work, we redefine the CQG task as Conclusion-driven Conversational Question Generation (CCQG) by focusing on proactivity, not merely reacting to the unfolding conversation but actively steering it towards a conclusion-oriented question-answer pair. To address this, we propose a novel approach, called Proactive Conversational Question Planning with self-Refining (PCQPR). Concretely, by integrating a planning algorithm inspired by Monte Carlo Tree Search (MCTS) with the analytical capabilities of large language models (LLMs), PCQPR predicts future conversation turns and continuously refines its questioning strategies. This iterative self-refining mechanism ensures the generation of contextually relevant questions strategically devised to reach a specified outcome. Our extensive evaluations demonstrate that PCQPR significantly surpasses existing CQG methods, marking a paradigm shift towards conclusion-oriented conversational question-answering systems.
• Abstract（参考訳）: 会話質問生成(CQG)は、教育、カスタマーサービス、エンターテイメントなどの分野における会話質問応答システムの対話性を高める。 しかし、従来のCQGは、主に即時的な文脈に焦点を当てており、特定の結論に向けて会話を導くのに必要な会話の見通しを欠いている。 この制限は、結論指向の会話結果を達成する能力を大幅に制限する。 本研究は,CQGタスクを,会話の展開に反応するだけでなく,結論指向の質問応答対に向けて積極的に操作することで,協調型会話質問生成(CCQG)として再定義する。 そこで我々は,PCQPR(Proactive Conversational Question Planning with Self-Refining)と呼ばれる新しい手法を提案する。 具体的には、モンテカルロ木探索(MCTS)にインスパイアされた計画アルゴリズムと、大規模言語モデル(LLM)の分析能力を統合することで、PCQPRは今後の会話のターンを予測し、質問戦略を継続的に洗練する。 この反復的な自己修復機構は、特定の結果に到達するために戦略的に考案された文脈関連質問の生成を保証する。 我々は,PCQPRが既存のCQG手法をはるかに上回っていることを示し,結論指向の対話型質問応答システムへのパラダイムシフトを示す。

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