論文の概要: Detecting Ambiguities to Guide Query Rewrite for Robust Conversations in Enterprise AI Assistants

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00537v1
• Date: Sat, 01 Feb 2025 19:23:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:21:53.90066
• Title: Detecting Ambiguities to Guide Query Rewrite for Robust Conversations in Enterprise AI Assistants
• Title（参考訳）: エンタープライズAIアシスタントにおけるロバスト会話のためのクエリリライトガイドの曖昧さの検出
• Authors: Md Mehrab Tanjim, Xiang Chen, Victor S. Bursztyn, Uttaran Bhattacharya, Tung Mai, Vaishnavi Muppala, Akash Maharaj, Saayan Mitra, Eunyee Koh, Yunyao Li, Ken Russell,
• Abstract要約: NLU-NLGフレームワークを提案する。 我々は,実際のユーザの会話ログに基づいて分類法を開発し,そこから洞察を得てルールを設計し,分類器の特徴を抽出する。 これは現実世界のアプリケーション、すなわちAdobe Experience Platform AI Assistantにデプロイされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.24244100928786
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Multi-turn conversations with an Enterprise AI Assistant can be challenging due to conversational dependencies in questions, leading to ambiguities and errors. To address this, we propose an NLU-NLG framework for ambiguity detection and resolution through reformulating query automatically and introduce a new task called "Ambiguity-guided Query Rewrite." To detect ambiguities, we develop a taxonomy based on real user conversational logs and draw insights from it to design rules and extract features for a classifier which yields superior performance in detecting ambiguous queries, outperforming LLM-based baselines. Furthermore, coupling the query rewrite module with our ambiguity detecting classifier shows that this end-to-end framework can effectively mitigate ambiguities without risking unnecessary insertions of unwanted phrases for clear queries, leading to an improvement in the overall performance of the AI Assistant. Due to its significance, this has been deployed in the real world application, namely Adobe Experience Platform AI Assistant.
• Abstract（参考訳）: エンタープライズAIアシスタントとのマルチターン会話は、質問における会話の依存関係によって困難になり、曖昧さとエラーにつながる可能性がある。 そこで本稿では,クエリの自動変換による曖昧性検出と解決のためのNLU-NLGフレームワークを提案し,"Ambiguity-guided Query Rewrite"と呼ばれる新しいタスクを導入する。 あいまいさを検知するために,実際のユーザの会話ログに基づく分類法を開発し,その知見を抽出してルールを設計し,不明瞭なクエリの検出において優れた性能を得られる分類器の特徴を抽出する。 さらに、クエリ書き換えモジュールとあいまいさ検出分類器を結合することにより、このエンドツーエンドのフレームワークは、明確なクエリに対する不要なフレーズの挿入を危険にさらすことなく、あいまいさを効果的に軽減できることが示され、AIアシスタントの全体的なパフォーマンスが改善される。 その重要性から、これは現実世界のアプリケーション、すなわちAdobe Experience Platform AI Assistantにデプロイされている。

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