論文の概要: On Memory Construction and Retrieval for Personalized Conversational Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05589v3
• Date: Mon, 03 Mar 2025 16:49:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-04 17:04:19.560975
• Title: On Memory Construction and Retrieval for Personalized Conversational Agents
• Title（参考訳）: パーソナライズされた会話エージェントの記憶構築と検索について
• Authors: Zhuoshi Pan, Qianhui Wu, Huiqiang Jiang, Xufang Luo, Hao Cheng, Dongsheng Li, Yuqing Yang, Chin-Yew Lin, H. Vicky Zhao, Lili Qiu, Jianfeng Gao,
• Abstract要約: 本稿では,セグメンテーションモデルを導入し,セグメントレベルでメモリバンクを構築するセグメンテーション手法であるSeComを提案する。 実験結果から,SeComは長期会話ベンチマークLOCOMOとLong-MT-Bench+のベースラインよりも優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.46887405020186
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To deliver coherent and personalized experiences in long-term conversations, existing approaches typically perform retrieval augmented response generation by constructing memory banks from conversation history at either the turn-level, session-level, or through summarization techniques.In this paper, we present two key findings: (1) The granularity of memory unit matters: turn-level, session-level, and summarization-based methods each exhibit limitations in both memory retrieval accuracy and the semantic quality of the retrieved content. (2) Prompt compression methods, such as LLMLingua-2, can effectively serve as a denoising mechanism, enhancing memory retrieval accuracy across different granularities. Building on these insights, we propose SeCom, a method that constructs the memory bank at segment level by introducing a conversation segmentation model that partitions long-term conversations into topically coherent segments, while applying compression based denoising on memory units to enhance memory retrieval. Experimental results show that SeCom exhibits a significant performance advantage over baselines on long-term conversation benchmarks LOCOMO and Long-MT-Bench+. Additionally, the proposed conversation segmentation method demonstrates superior performance on dialogue segmentation datasets such as DialSeg711, TIAGE, and SuperDialSeg.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 会話履歴からターンレベル, セッションレベル, あるいは要約技術を用いて, 記憶単位の粒度, セッションレベル, 要約方式のいずれにおいても, それぞれが記憶の精度と内容のセマンティック品質に制限があることを示す。 2) LLMLingua-2のようなプロンプト圧縮手法は,様々な粒度にわたるメモリ取得精度を向上し,デノナイズ機構として効果的に機能する。 これらの知見に基づいて,SeComを提案する。SeComは,長期会話をトポロジコヒーレントなセグメントに分割する対話セグメントモデルを導入し,メモリ単位をデノベートした圧縮を適用してメモリ検索を強化することで,セグメントレベルでメモリバンクを構築する手法である。 実験結果から,SeComは長期会話ベンチマークLOCOMOとLong-MT-Bench+のベースラインよりも優れた性能を示した。 さらに,ダイアルセグ711,TIAGE,SuperDialSegなどの対話セグメンテーションデータセットでは,会話セグメンテーションが優れていることを示す。

関連論文リスト

• Cognitive Memory in Large Language Models [8.059261857307881]
  本稿では,Large Language Models (LLMs) における記憶機構について検討し,文脈に富む応答の重要性,幻覚の減少,効率の向上などを強調した。 メモリは、インプットプロンプト、短期記憶処理の即時コンテキスト、外部データベースや構造を介して実装された長期記憶に対応して、インプットプロンプト、短期記憶、長期記憶に分類する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-03T09:58:19Z)
• A General Close-loop Predictive Coding Framework for Auditory Working Memory [4.7368661961661775]
  本稿では,短い聴覚信号メモリタスクを実行するために,クローズループ予測符号化パラダイムに基づく汎用フレームワークを提案する。 このフレームワークは、環境音と音声のための2つの広く使われているベンチマークデータセットで評価される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-16T13:57:37Z)
• In Prospect and Retrospect: Reflective Memory Management for Long-term Personalized Dialogue Agents [70.12342024019044]
  大規模言語モデル(LLM)は、オープンエンド対話において大きな進歩を遂げているが、関連する情報の保持と取得ができないため、その有効性は制限されている。 本稿では,長期対話エージェントのための新しいメカニズムであるリフレクティブメモリ管理(RMM)を提案する。 RMMは、LongMemEvalデータセットのメモリ管理なしでベースラインよりも10%以上精度が向上している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-11T04:15:52Z)
• On the Structural Memory of LLM Agents [20.529239764968654]
  メモリは、大規模言語モデル(LLM)ベースのエージェントが複雑で長期的な相互作用を行えるようにするための重要な役割を担っている。 本稿では,メモリ構造とメモリ検索手法がLCMエージェントの性能に与える影響について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-17T04:30:00Z)
• LongMemEval: Benchmarking Chat Assistants on Long-Term Interactive Memory [68.97819665784442]
  チャットアシスタントの5つのコアメモリ能力を評価するためのベンチマークであるLongMemEvalを紹介する。 LongMemEvalは、既存の長期記憶システムにとって重要な課題である。 本稿では,長期記憶設計をインデックス化,検索,読解の3段階に分割する統合フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-14T17:59:44Z)
• MemoCRS: Memory-enhanced Sequential Conversational Recommender Systems with Large Language Models [51.65439315425421]
  大規模言語モデルを用いたメモリ拡張型会話レコメンダシステムフレームワーク(MemoCRS)を提案する。 ユーザ固有のメモリは、パーソナライズされた関心事のために各ユーザに合わせて調整される。 共同知識と推論ガイドラインをカプセル化した一般的な記憶は、ユーザに共有知識を提供することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-06T04:57:25Z)
• Video Object Segmentation with Dynamic Query Modulation [23.811776213359625]
  オブジェクトとマルチオブジェクトセグメンテーションのためのクエリ変調手法QMVOSを提案する。 提案手法は,メモリベースSVOS法を大幅に改善し,標準SVOSベンチマーク上での競合性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-18T07:31:39Z)
• Compress to Impress: Unleashing the Potential of Compressive Memory in Real-World Long-Term Conversations [39.05338079159942]
  本研究は,従来の検索モジュールやメモリデータベースを活用する新しいフレームワークであるCOMEDY(Commpressive Memory-Enhanced Dialogue sYstems)を紹介する。 COMEDYの中心は圧縮メモリの概念であり、セッション固有の要約、ユーザー・ボットのダイナミクス、過去のイベントを簡潔なメモリ形式に解釈する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-19T09:19:50Z)
• UniMC: A Unified Framework for Long-Term Memory Conversation via Relevance Representation Learning [15.313416157905685]
  We propose a Unified framework for Long-term Memory Conversations (UniMC)。 主タスクを確率グラフに基づいて3つのサブタスクに分解する。 各サブタスクは、クエリとメモリ間の関連性を計算するための表現を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-18T12:30:50Z)
• SuperDialseg: A Large-scale Dataset for Supervised Dialogue Segmentation [55.82577086422923]
  文書地上対話の助けを借りて,対話のセグメンテーションポイントを実現可能な定義を提供する。 我々は,9,478の対話を含むSuperDialsegと呼ばれる大規模教師付きデータセットをリリースする。 また、対話セグメンテーションタスクの5つのカテゴリにまたがる18のモデルを含むベンチマークも提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-15T06:08:01Z)
• Enhancing Large Language Model with Self-Controlled Memory Framework [56.38025154501917]
  大きな言語モデル(LLM)は、長い入力を処理できないため、重要な歴史的情報が失われる。 本稿では,LLMが長期記憶を維持し,関連する情報をリコールする能力を高めるための自己制御メモリ(SCM)フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-26T07:25:31Z)
• FCC: Fusing Conversation History and Candidate Provenance for Contextual Response Ranking in Dialogue Systems [53.89014188309486]
  複数のチャネルからコンテキスト情報を統合できるフレキシブルなニューラルネットワークフレームワークを提案する。 会話応答ランキングタスクの評価に広く用いられているMSDialogデータセット上で,本モデルの評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-31T23:58:28Z)
• Memory-Based Semantic Parsing [79.48882899104997]
  文脈依存型セマンティック解析のためのメモリベースモデルを提案する。 逐次的ユーザ発話の累積的意味を維持することにより,メモリ管理を行うコンテキストメモリコントローラを学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-07T16:15:13Z)
• Smoothing Dialogue States for Open Conversational Machine Reading [70.83783364292438]
  本稿では,2つの対話状態を1つのデコーダとブリッジ決定と質問生成でスムーズにすることで,効果的なゲーティング戦略を提案する。 OR-ShARCデータセットを用いた実験により,本手法の有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-28T08:04:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。