論文の概要: Redefining Proactivity for Information Seeking Dialogue

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15297v2
• Date: Mon, 18 Nov 2024 02:13:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:31:05.089642
• Title: Redefining Proactivity for Information Seeking Dialogue
• Title（参考訳）: 情報検索対話における活動性の再定義
• Authors: Jing Yang Lee, Seokhwan Kim, Kartik Mehta, Jiun-Yu Kao, Yu-Hsiang Lin, Arpit Gupta,
• Abstract要約: Information-Seeking Dialogue (ISD) エージェントは、ユーザのクエリに対して正確な応答を提供することを目的としている。 生成した各反応の「積極性」を高めることに焦点を当てた新規な積極性定義を提案する。 2,000の単ターン会話からなるプロアクティブ対話データセットを構築し、応答のプロアクティブ性を評価するためにいくつかの自動メトリクスを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.986976693850869
• License:
• Abstract: Information-Seeking Dialogue (ISD) agents aim to provide accurate responses to user queries. While proficient in directly addressing user queries, these agents, as well as LLMs in general, predominantly exhibit reactive behavior, lacking the ability to generate proactive responses that actively engage users in sustained conversations. However, existing definitions of proactive dialogue in this context do not focus on how each response actively engages the user and sustains the conversation. Hence, we present a new definition of proactivity that focuses on enhancing the `proactiveness' of each generated response via the introduction of new information related to the initial query. To this end, we construct a proactive dialogue dataset comprising 2,000 single-turn conversations, and introduce several automatic metrics to evaluate response `proactiveness' which achieved high correlation with human annotation. Additionally, we introduce two innovative Chain-of-Thought (CoT) prompts, the 3-step CoT and the 3-in-1 CoT prompts, which consistently outperform standard prompts by up to 90% in the zero-shot setting.
• Abstract（参考訳）: Information-Seeking Dialogue (ISD) エージェントは、ユーザのクエリに対して正確な応答を提供することを目的としている。 ユーザクエリの直接処理に長けている一方で、これらのエージェントは、一般的にはLLMと同様に、リアクティブな振る舞いを示しており、持続的な会話にユーザを積極的に関与させるプロアクティブな応答を生成する能力が欠如している。 しかし、この文脈における既存のプロアクティブ対話の定義は、各応答がどのようにユーザを活発に関与し、会話を持続するかに焦点をあてるものではない。 そこで,本研究では,初期クエリに関連する新たな情報の導入を通じて,生成した各応答の「積極性」を高めることに焦点を当てた,新たな積極性の定義を提案する。 この目的のために,2000件の単行会話からなる韻律対話データセットを構築し,人間のアノテーションと高い相関性を持つ応答「韻律性」を評価するために,いくつかの自動メトリクスを導入する。 さらに、3段階のCoTと3段階のCoTプロンプトの2つの革新的なChain-of-Thought(CoT)プロンプトを導入する。

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