論文の概要: Comprehensive Framework for Evaluating Conversational AI Chatbots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06105v1
- Date: Mon, 10 Feb 2025 02:27:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-11 14:35:49.370334
- Title: Comprehensive Framework for Evaluating Conversational AI Chatbots
- Title（参考訳）: 会話型AIチャットボット評価のための総合的フレームワーク
- Authors: Shailja Gupta, Rajesh Ranjan, Surya Narayan Singh,
- Abstract要約: 本稿では,認知的・会話的知性,ユーザエクスペリエンス,運用効率,倫理的・規制的コンプライアンスの4つの側面にまたがるチャットボットの評価を行う,新たな評価フレームワークを提案する。
高度なAI方法論と金融規制を統合することで、このフレームワークは理論的基盤と現実のデプロイメント課題を橋渡しする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Conversational AI chatbots are transforming industries by streamlining customer service, automating transactions, and enhancing user engagement. However, evaluating these systems remains a challenge, particularly in financial services, where compliance, user trust, and operational efficiency are critical. This paper introduces a novel evaluation framework that systematically assesses chatbots across four dimensions: cognitive and conversational intelligence, user experience, operational efficiency, and ethical and regulatory compliance. By integrating advanced AI methodologies with financial regulations, the framework bridges theoretical foundations and real-world deployment challenges. Additionally, we outline future research directions, emphasizing improvements in conversational coherence, real-time adaptability, and fairness.
- Abstract（参考訳）: 会話型AIチャットボットは、カスタマーサービスの合理化、トランザクションの自動化、ユーザエンゲージメントの向上によって、業界を変革している。
しかしながら、コンプライアンス、ユーザ信頼、運用効率が不可欠である金融サービスにおいて、これらのシステムを評価することは依然として課題である。
本稿では,認知的・会話的知性,ユーザエクスペリエンス,運用効率,倫理的・規制的コンプライアンスという,4つの側面にまたがるチャットボットを体系的に評価する新たな評価フレームワークを提案する。
高度なAI方法論と金融規制を統合することで、このフレームワークは理論的基盤と現実のデプロイメント課題を橋渡しする。
さらに,今後の研究の方向性を概説し,会話の一貫性,リアルタイム適応性,公平性の向上を強調した。
関連論文リスト
- Conversation Routines: A Prompt Engineering Framework for Task-Oriented Dialog Systems [0.21756081703275998]
本研究では,Large Language Models (LLMs) を用いたタスク指向対話システムの開発のための,構造化されたプロンプトエンジニアリングフレームワークである Conversation Routines (CR) を紹介する。
提案したCRフレームワークは,自然言語仕様による会話エージェントシステム(CAS)の開発を可能にする。
このフレームワークの有効性を,Train Booking SystemとInteractive Ticket Copilotという2つの概念実証実装を通じて実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-20T17:19:02Z) - TOAST Framework: A Multidimensional Approach to Ethical and Sustainable AI Integration in Organizations [0.38073142980732994]
本稿では,TOAST(Trustworthy,Optimized,Adaptable,Socio-Technologically harmonious)フレームワークを紹介する。
信頼性、説明責任、技術的進歩、適応性、社会技術的調和に焦点を当てている。
医療ケーススタディにおけるTOASTフレームワークの基盤として,本論文は,その実用性と理論的健全性について,頑健な評価を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-07T05:13:39Z) - CA-BERT: Leveraging Context Awareness for Enhanced Multi-Turn Chat Interaction [2.3178408584843906]
本稿では, この課題に対処するために, 変換器をベースとしたモデルである Context-Aware BERT (CA-BERT) を紹介する。
本稿では,チャット対話の特別なデータセットに焦点をあてた新しいトレーニング手法により,BERTの堅牢なアーキテクチャを適応させるCA-BERTの開発について述べる。
このモデルはコンテキスト要求を分類する能力に基づいて評価され、精度と効率の点でベースラインBERTモデルよりも優れた性能を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-05T06:27:59Z) - Expanding the Set of Pragmatic Considerations in Conversational AI [0.26206189324400636]
本稿では,現在の会話型AIシステムの実用的限界について論じる。
私たちは、苦情をTTT(Turing Test Triggers)とラベル付けします。
我々は、対話型AIシステムに必要な実用的能力を特定するために、実用的考察の分類法を開発する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-27T19:21:50Z) - IMTLab: An Open-Source Platform for Building, Evaluating, and Diagnosing
Interactive Machine Translation Systems [94.39110258587887]
IMTLabは、オープンソースのエンドツーエンド対話型機械翻訳(IMT)システムプラットフォームである。
IMTLabは、対話的な翻訳プロセス全体を、ヒューマン・イン・ザ・ループ設定によるタスク指向の対話として扱う。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-17T11:29:04Z) - ChatEval: Towards Better LLM-based Evaluators through Multi-Agent Debate [57.71597869337909]
われわれはChatEvalと呼ばれるマルチエージェントの審判チームを構築し、異なるモデルから生成された応答の品質を自律的に議論し評価する。
分析の結果,ChatEvalは単なるテキストスコアリングを超越し,信頼性評価のための人間模倣評価プロセスを提供することがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-14T15:13:04Z) - A Survey on Proactive Dialogue Systems: Problems, Methods, and Prospects [100.75759050696355]
本稿では,対話エージェントの多種多様な対話における能動性に関する顕著な問題と先進的な設計について概説する。
我々は、現実世界のアプリケーションのニーズを満たすが、将来もっと研究に焦点を当てる必要がある課題について議論する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-04T11:38:49Z) - Intent Recognition in Conversational Recommender Systems [0.0]
会話における入力発話を文脈化するためのパイプラインを導入する。
次に、逆機能エンジニアリングを活用して、コンテキスト化された入力と学習モデルをリンクして、意図認識をサポートするための次のステップを踏み出します。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-06T11:02:42Z) - Interacting with Non-Cooperative User: A New Paradigm for Proactive
Dialogue Policy [83.61404191470126]
インタラクティブな環境下でプロアクティブなポリシーを学習できるI-Proという新しいソリューションを提案する。
具体的には,4つの要因からなる学習目標重みを通じてトレードオフを学習する。
実験の結果,I-Proは,有効性と解釈性において,ベースラインを著しく上回っていることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-07T14:11:31Z) - You Impress Me: Dialogue Generation via Mutual Persona Perception [62.89449096369027]
認知科学の研究は、理解が高品質なチャット会話に不可欠なシグナルであることを示唆している。
そこで我々は,P2 Botを提案する。このP2 Botは,理解を明示的にモデル化することを目的とした送信機受信者ベースのフレームワークである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-11T12:51:07Z) - Recent Advances and Challenges in Task-oriented Dialog System [63.82055978899631]
課題指向対話システムは、学術・産業社会でますます注目を集めている。
タスク指向ダイアログシステムにおける3つの重要なトピックについて論じる。(1)低リソース環境でのダイアログモデリングを容易にするデータ効率の改善、(2)ダイアログポリシー学習のためのマルチターンダイナミクスのモデリング、(3)ダイアログモデルへのドメイン知識の統合。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-17T01:34:56Z)
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。