論文の概要: Enhancing Discoverability in Enterprise Conversational Systems with Proactive Question Suggestions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10933v1
• Date: Sat, 14 Dec 2024 19:04:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 15:49:59.894353
• Title: Enhancing Discoverability in Enterprise Conversational Systems with Proactive Question Suggestions
• Title（参考訳）: 積極的に問うべきことによる企業会話システムにおける発見可能性の向上
• Authors: Xiaobin Shen, Daniel Lee, Sumit Ranjan, Sai Sree Harsha, Pawan Sevak, Yunyao Li,
• Abstract要約: 本稿では,対話型エンタープライズAIシステムにおける質問提案を強化する枠組みを提案する。 本手法は,人口レベルでの周期的ユーザ意図分析とチャットセッションに基づく質問生成を併用する。 我々は,Adobe Experience PlatformのAIアシスタントから得られた実世界のデータを用いて,このフレームワークを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.356008176627551
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Enterprise conversational AI systems are becoming increasingly popular to assist users in completing daily tasks such as those in marketing and customer management. However, new users often struggle to ask effective questions, especially in emerging systems with unfamiliar or evolving capabilities. This paper proposes a framework to enhance question suggestions in conversational enterprise AI systems by generating proactive, context-aware questions that try to address immediate user needs while improving feature discoverability. Our approach combines periodic user intent analysis at the population level with chat session-based question generation. We evaluate the framework using real-world data from the AI Assistant for Adobe Experience Platform (AEP), demonstrating the improved usefulness and system discoverability of the AI Assistant.
• Abstract（参考訳）: 企業の会話型AIシステムは、マーケティングや顧客管理といった日々のタスクを完了させるのを支援するために、ますます人気が高まっている。 しかし、新しいユーザは、特に馴染みの無い、または進化する機能を持つ新興システムにおいて、効果的な質問をするのに苦労することが多い。 本稿では,ユーザニーズに即時対応しつつ,特徴発見性の向上を図りつつ,会話型エンタープライズAIシステムにおける課題提案を強化する枠組みを提案する。 本手法は,人口レベルでの周期的ユーザ意図分析とチャットセッションに基づく質問生成を併用する。 我々は、AI Assistant for Adobe Experience Platform(AEP)の現実世界のデータを用いてフレームワークを評価し、AIアシスタントの有用性とシステム発見性の改善を実証した。

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