論文の概要: WHEN TO ACT, WHEN TO WAIT: Modeling Structural Trajectories for Intent Triggerability in Task-Oriented Dialogue

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.01881v1
• Date: Mon, 02 Jun 2025 17:11:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:34.620876
• Title: WHEN TO ACT, WHEN TO WAIT: Modeling Structural Trajectories for Intent Triggerability in Task-Oriented Dialogue
• Title（参考訳）: WHEN to ACT, WHEN to WAIT:タスク指向対話におけるインテントトリガビリティのための構造軌道のモデル化
• Authors: Yaoyao Qian, Jindan Huang, Yuanli Wang, Simon Yu, Kyrie Zhixuan Zhou, Jiayuan Mao, Mingfu Liang, Hanhan Zhou,
• Abstract要約: タスク指向対話システムは、ユーザ発話が意味的に完全であるように見えるが、適切なシステムアクションに必要な構造情報がない場合、しばしば困難に直面する。 我々は、UserLLMとAgentLLMの対話を通して非対称情報ダイナミクスをモデル化するフレームワークSTORMを提案する。 コントリビューションには,(1)対話システムにおける非対称情報処理の形式化,(2)協調理解の進化をモデル化する意図形成,(3)タスクパフォーマンスとともに内部認知改善を測定する評価指標などが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.925217613823264
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Task-oriented dialogue systems often face difficulties when user utterances seem semantically complete but lack necessary structural information for appropriate system action. This arises because users frequently do not fully understand their own needs, while systems require precise intent definitions. Current LLM-based agents cannot effectively distinguish between linguistically complete and contextually triggerable expressions, lacking frameworks for collaborative intent formation. We present STORM, a framework modeling asymmetric information dynamics through conversations between UserLLM (full internal access) and AgentLLM (observable behavior only). STORM produces annotated corpora capturing expression trajectories and latent cognitive transitions, enabling systematic analysis of collaborative understanding development. Our contributions include: (1) formalizing asymmetric information processing in dialogue systems; (2) modeling intent formation tracking collaborative understanding evolution; and (3) evaluation metrics measuring internal cognitive improvements alongside task performance. Experiments across four language models reveal that moderate uncertainty (40-60%) can outperform complete transparency in certain scenarios, with model-specific patterns suggesting reconsideration of optimal information completeness in human-AI collaboration. These findings contribute to understanding asymmetric reasoning dynamics and inform uncertainty-calibrated dialogue system design.
• Abstract（参考訳）: タスク指向対話システムは、ユーザ発話が意味的に完全であるように見えるが、適切なシステムアクションに必要な構造情報がない場合、しばしば困難に直面する。 これは、ユーザが自身のニーズを完全に理解していないことが多いためであり、システムは正確な意図の定義を必要とするためである。 現在のLLMベースのエージェントは、言語的に完全かつ文脈的に引き起こされる表現を効果的に区別することができず、協調意図形成のためのフレームワークが欠如している。 我々は、UserLLM(完全な内部アクセス)とAgentLLM(観測可能な振る舞いのみ)の会話を通して非対称情報ダイナミクスをモデル化するフレームワークSTORMを提案する。 STORMは、表現軌跡と潜在認知遷移をキャプチャする注釈付きコーパスを生成し、協調理解開発を体系的に分析することを可能にする。 コントリビューションには,(1)対話システムにおける非対称情報処理の形式化,(2)協調理解の進化をモデル化する意図形成,(3)タスクパフォーマンスとともに内部認知改善を測定する評価指標などが含まれている。 4つの言語モデルに対する実験では、適度な不確実性(40-60%)が特定のシナリオにおける完全な透明性を上回り、モデル固有のパターンは、人間とAIのコラボレーションにおいて最適な情報の完全性を再考することを示唆している。 これらの知見は非対称推論力学の理解に寄与し、不確実性校正された対話システム設計を通知する。

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