論文の概要: CoMAC: Conversational Agent for Multi-Source Auxiliary Context with Sparse and Symmetric Latent Interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19274v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 02:09:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:52:33.317820
• Title: CoMAC: Conversational Agent for Multi-Source Auxiliary Context with Sparse and Symmetric Latent Interactions
• Title（参考訳）: CoMAC:スパースとシンメトリラテント相互作用を用いた多元補助文脈の会話エージェント
• Authors: Junfeng Liu, Christopher T. Symons, Ranga Raju Vatsavai,
• Abstract要約: 本稿では,スパース・シンメトリ・ラテントインタラクション(CoMAC)を用いたマルチソースコンテキストのための会話補助エージェント(Conversational Auxiliary Agent)を提案する。 CoMACは、会話に関連するペルソナと知識情報を特定するために、複数のデータソースに対して、特殊なエンコーディングストリームとポストフュージョングラウンドネットワークを使用している。 実験の結果、CoMACは2つの最先端手法に対して、関連するペルソナと知識予測精度と応答生成品質を大幅に改善することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.100095195067256
• License:
• Abstract: Recent advancements in AI-driven conversational agents have exhibited immense potential of AI applications. Effective response generation is crucial to the success of these agents. While extensive research has focused on leveraging multiple auxiliary data sources (e.g., knowledge bases and personas) to enhance response generation, existing methods often struggle to efficiently extract relevant information from these sources. There are still clear limitations in the ability to combine versatile conversational capabilities with adherence to known facts and adaptation to large variations in user preferences and belief systems, which continues to hinder the wide adoption of conversational AI tools. This paper introduces a novel method, Conversational Agent for Multi-Source Auxiliary Context with Sparse and Symmetric Latent Interactions (CoMAC), for conversation generation, which employs specialized encoding streams and post-fusion grounding networks for multiple data sources to identify relevant persona and knowledge information for the conversation. CoMAC also leverages a novel text similarity metric that allows bi-directional information sharing among multiple sources and focuses on a selective subset of meaningful words. Our experiments show that CoMAC improves the relevant persona and knowledge prediction accuracies and response generation quality significantly over two state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: AI駆動型会話エージェントの最近の進歩は、AIアプリケーションの大きな可能性を示している。 これらの薬剤の成功には効果的な応答生成が不可欠である。 複数の補助的データソース(例えば知識ベースやペルソナ)を活用して応答生成を向上させる研究が盛んに行われているが、既存の手法ではこれらのソースから関連情報を効率的に抽出するのに苦労することが多い。 万能な会話能力と既知の事実への固執と、ユーザの好みや信念システムの大きなバリエーションへの適応とを組み合わせられる能力には、依然として明確な制限があり、会話AIツールの普及を妨げ続けている。 本稿では,複数のデータソースに対して,特別なエンコーディングストリームとポストフュージョングラウンドネットワークを用いて,会話に関連するペルソナと知識情報を識別する,会話生成のための,マルチソース補助的コンテキストとスパースおよびシンメティックラテントインタラクション(CoMAC)の会話エージェントを提案する。 CoMACはまた、複数のソース間で双方向の情報共有を可能にし、意味のある単語の選択的サブセットに焦点を当てる、新しいテキスト類似度指標も活用している。 実験の結果、CoMACは2つの最先端手法に対して、関連するペルソナと知識予測精度と応答生成品質を大幅に改善することがわかった。

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