論文の概要: Any Other Thoughts, Hedgehog? Linking Deliberation Chains in Collaborative Dialogues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19301v1
• Date: Fri, 25 Oct 2024 04:15:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:36:59.658831
• Title: Any Other Thoughts, Hedgehog? Linking Deliberation Chains in Collaborative Dialogues
• Title（参考訳）: Hedgehog、他の考えは? 共同対話における議論の連鎖
• Authors: Abhijnan Nath, Videep Venkatesha, Mariah Bradford, Avyakta Chelle, Austin Youngren, Carlos Mabrey, Nathaniel Blanchard, Nikhil Krishnaswamy,
• Abstract要約: 我々は,対話の早い段階での発話から探究的質問の出現に至る因果関係をモデル化することに注力する。 我々はこれらの関係を、新しいグラフに基づく検討連鎖の枠組みを用いてモデル化し、コア参照型クラスタリング問題としてそのような連鎖を構築する際の問題を再検討する。 本研究は,ベースラインおよびより強力なコア参照アプローチと比較して,理論的に基礎となるアプローチの有効性を示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.101286108190353
• License:
• Abstract: Question-asking in collaborative dialogue has long been established as key to knowledge construction, both in internal and collaborative problem solving. In this work, we examine probing questions in collaborative dialogues: questions that explicitly elicit responses from the speaker's interlocutors. Specifically, we focus on modeling the causal relations that lead directly from utterances earlier in the dialogue to the emergence of the probing question. We model these relations using a novel graph-based framework of deliberation chains, and reframe the problem of constructing such chains as a coreference-style clustering problem. Our framework jointly models probing and causal utterances and the links between them, and we evaluate on two challenging collaborative task datasets: the Weights Task and DeliData. Our results demonstrate the effectiveness of our theoretically-grounded approach compared to both baselines and stronger coreference approaches, and establish a standard of performance in this novel task.
• Abstract（参考訳）: 協調対話における質問応答は、内的および協調的な問題解決において、知識構築の鍵として長い間確立されてきた。 本研究では,話者の対話者からの応答を明示的に引き出す質問について,協調対話における探索的質問について検討する。 具体的には,対話の早い段階での発話から探究的質問の出現に至る因果関係のモデル化に着目する。 我々はこれらの関係を、新しいグラフに基づく検討連鎖の枠組みを用いてモデル化し、コア参照型クラスタリング問題としてそのような連鎖を構築する際の問題を再検討する。 我々のフレームワークは、探索と因果発話とそれら間のリンクを共同でモデル化し、Weights TaskとDeliDataの2つの課題からなる協調タスクデータセットを評価する。 本研究は,提案手法をベースラインとより強力なコア参照手法と比較し,提案手法の有効性を実証し,本課題における性能基準を確立するものである。

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