論文の概要: CoDial: Interpretable Task-Oriented Dialogue Systems Through Dialogue Flow Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.02264v1
• Date: Mon, 02 Jun 2025 21:12:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:35.08588
• Title: CoDial: Interpretable Task-Oriented Dialogue Systems Through Dialogue Flow Alignment
• Title（参考訳）: CoDial:対話フローアライメントによるタスク指向対話システム
• Authors: Radin Shayanfar, Chu Fei Luo, Rohan Bhambhoria, Samuel Dahan, Xiaodan Zhu,
• Abstract要約: 専門家の知識を実行可能な会話ロジックに変換する新しいフレームワークであるCoDialを導入する。 CoDialはColangのような既存のガードレール言語で簡単に実装できる。 推論ベースモデルのSTARデータセット上での最先端のパフォーマンスを実現し、よく知られたMultiWOZデータセット上の同様のベースラインと競合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.936670177298584
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It is often challenging to teach specialized, unseen tasks to dialogue systems due to the high cost of expert knowledge, training data, and high technical difficulty. To support domain-specific applications - such as law, medicine, or finance - it is essential to build frameworks that enable non-technical experts to define, test, and refine system behaviour with minimal effort. Achieving this requires cross-disciplinary collaboration between developers and domain specialists. In this work, we introduce a novel framework, CoDial (Code for Dialogue), that converts expert knowledge, represented as a novel structured heterogeneous graph, into executable conversation logic. CoDial can be easily implemented in existing guardrailing languages, such as Colang, to enable interpretable, modifiable, and true zero-shot specification of task-oriented dialogue systems. Empirically, CoDial achieves state-of-the-art performance on the STAR dataset for inference-based models and is competitive with similar baselines on the well-known MultiWOZ dataset. We also demonstrate CoDial's iterative improvement via manual and LLM-aided feedback, making it a practical tool for expert-guided alignment of LLMs in high-stakes domains.
• Abstract（参考訳）: 専門家の知識、訓練データ、高い技術的困難のために、対話システムに専門的で目に見えないタスクを教えることは、しばしば困難である。 法律、医学、金融といったドメイン固有のアプリケーションをサポートするためには、最小限の努力で、非技術専門家がシステムの振る舞いを定義し、テストし、洗練するためのフレームワークを構築することが不可欠です。 これを達成するには、開発者とドメインスペシャリストの学際的なコラボレーションが必要です。 本研究では,知識を構造化した新しいヘテロジニアスグラフとして表現する新しいフレームワークであるCoDial(コード・フォー・ダイアログ)を,実行可能な対話論理に変換する。 CoDialは、Colangのような既存のガードレール言語で容易に実装でき、タスク指向の対話システムの解釈可能、修正可能、真のゼロショット仕様を可能にする。 実証的には、CoDialは推論モデルのためのSTARデータセットの最先端のパフォーマンスを実現し、よく知られたMultiWOZデータセットの同様のベースラインと競合する。 また,手動およびLLM支援フィードバックによる反復的改善を実演し,高い評価領域におけるLLMのエキスパート誘導アライメントを実現するための実用的なツールであることを示す。

関連論文リスト

• Data-Model Co-Evolution: Growing Test Sets to Refine LLM Behavior [10.041741229516141]
  大きな言語モデル(LLM)により、開発者はプロンプト命令を編集することでモデルの振る舞いを制御できる。 我々はこのパラダイムを対話型システムで運用し、微妙でドメイン固有のポリシーをインシデントインストラクションにエンコードするという課題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-14T17:07:37Z)
• Dynamic Generation of Multi-LLM Agents Communication Topologies with Graph Diffusion Models [99.85131798240808]
  我々はtextitGuided Topology Diffusion (GTD) と呼ばれる新しい生成フレームワークを導入する。 条件付き離散グラフ拡散モデルにインスパイアされたGTD式は、反復的な構成過程としてトポロジー合成を行う。 各ステップで生成は、多目的報酬を予測する軽量プロキシモデルによって制御される。 実験により、GTDは高いタスク適応性、スパース、効率的な通信トポロジを生成できることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-09T05:28:28Z)
• CoT Referring: Improving Referring Expression Tasks with Grounded Reasoning [67.18702329644526]
  CoT Referringは、構造化されたチェーン・オブ・シークレット・トレーニングデータ構造を通じて、モデル推論をモダリティにわたって強化する。 トレーニングデータを再構築して、新たな出力フォームを実行し、既存のデータセットに新たなアノテーションを提供します。 また、検出とセグメント化機能を統合MLLMフレームワークに統合し、新しい適応重み付き損失で学習して性能を最適化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-03T08:50:21Z)
• ToolACE-MT: Non-Autoregressive Generation for Agentic Multi-Turn Interaction [84.90394416593624]
  大規模言語モデル(LLM)によるエージェント的タスク解決には,多ターン・マルチステップインタラクションが必要である。 既存のシミュレーションベースのデータ生成手法は、複数のエージェント間のコストのかかる自己回帰的相互作用に大きく依存している。 本稿では,高品質なマルチターンエージェント対話を構築するための非自己回帰反復生成フレームワークであるToolACE-MTを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-18T07:38:23Z)
• ProKG-Dial: Progressive Multi-Turn Dialogue Construction with Domain Knowledge Graphs [3.9190413787169414]
  現在の大規模言語モデル(LLM)は一般的なNLPタスクでは優れているが、プロの設定ではドメイン固有の精度を欠いていることが多い。 ドメイン固有知識グラフ(KG)を用いた知識集中型多元対話構築フレームワークであるProKG Dialを紹介する。 医療知識グラフ上のProKGダイアルを多様性,セマンティック・コヒーレンス,エンティティ・カバレッジの観点から評価し,評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-03T17:52:42Z)
• Knowledge Protocol Engineering: A New Paradigm for AI in Domain-Specific Knowledge Work [0.456877715768796]
  知識プロトコルエンジニアリング(KPE)は、人間の専門家の知識を機械で実行可能な知識プロトコルに体系的に翻訳することに焦点を当てた新しいパラダイムである。 我々は、よく設計された知識プロトコルにより、ジェネラリストのLLMがスペシャリストとして機能し、抽象的なクエリを分解し、複雑なマルチステップタスクを実行することができると論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-03T16:21:14Z)
• Large Language Models are Good Relational Learners [55.40941576497973]
  本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくエンコーダを用いて,大規模言語モデル(LLM)のための構造化リレーショナルプロンプトを生成する新しいアーキテクチャであるRel-LLMを紹介する。 従来のテキストベースのシリアライズ手法とは異なり,本手法はデータベース固有の関係構造を保ちながら,LLMが複雑なエンティティ関係を処理・推論することを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-06T04:07:55Z)
• Keep the General, Inject the Specific: Structured Dialogue Fine-Tuning for Knowledge Injection without Catastrophic Forgetting [24.67373225584835]
  大規模ビジョン言語モデルは、広範囲なマルチモーダル事前学習を通じて、印象的な多機能性を実証している。 ドメイン固有の知識を注入する直接的な適応アプローチは、基礎的な視覚言語能力の破滅的な忘れをしばしば引き起こす。 本稿では,破滅的忘れを最小化しつつ,ドメイン固有の知識を効果的に注入する効果的な手法である構造化対話ファインタニング(SDFT)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-27T18:04:02Z)
• Embodied Long Horizon Manipulation with Closed-loop Code Generation and Incremental Few-shot Adaptation [12.077740860502878]
  身体的ロングホライゾン操作では、ロボットシステムが視覚や自然言語などのマルチモーダル入力を処理し、それらを実行可能なアクションに変換する必要がある。 近年,大規模言語モデル (LLM) を自然言語を用いてタスクをサブタスクに分解し,事前訓練した低レベルコントローラを誘導する高レベルプランナとしての利用が検討されている。 我々のフレームワークは,LoHoRavens,CALVIN,Franka Kitchen,および乱雑な現実世界設定をまたいだ,30以上の多様かつ不明瞭なロングホライゾンタスクに対して,最先端のパフォーマンスを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-27T20:32:58Z)
• New Dataset and Methods for Fine-Grained Compositional Referring Expression Comprehension via Specialist-MLLM Collaboration [49.180693704510006]
  Referring Expression (REC) は、言語理解、画像理解、言語と画像の接点の相互作用を評価するためのクロスモーダルなタスクである。 MLLM(Multimodal Large Language Models)の試験場として機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-27T13:58:44Z)
• 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)
• Filter-then-Generate: Large Language Models with Structure-Text Adapter for Knowledge Graph Completion [20.973071287301067]
  大規模言語モデル(LLM)は、膨大な固有の知識と優れた意味理解能力を示す。 実証的な証拠は、LLMは従来の知識グラフ補完手法よりも一貫して性能が悪いことを示唆している。 そこで本研究では,これらの課題に対処するために,FtGという命令チューニングに基づく新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-12T09:22:04Z)
• Interactive and Expressive Code-Augmented Planning with Large Language Models [62.799579304821826]
  大きな言語モデル(LLM)は、常識的推論と対話的な意思決定において強力な能力を示す。 近年,制御フローなどのコード・アジャセント技術を用いてLCM出力を構造化し,計画性能を向上させる技術が提案されている。 完全コード表現で動的なLEM計画手法であるREPL-Planを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-21T04:23:17Z)
• Towards More Unified In-context Visual Understanding [74.55332581979292]
  マルチモーダル出力を有効にした視覚理解のための新しいICLフレームワークを提案する。 まず、テキストと視覚的プロンプトの両方を量子化し、統一された表現空間に埋め込む。 次にデコーダのみのスパーストランスアーキテクチャを用いて生成モデリングを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-05T06:02:21Z)
• Using Textual Interface to Align External Knowledge for End-to-End Task-Oriented Dialogue Systems [53.38517204698343]
  本稿では,外部知識の整合化と冗長なプロセスの排除にテキストインタフェースを用いた新しいパラダイムを提案する。 我々は、MultiWOZ-Remakeを用いて、MultiWOZデータベース用に構築されたインタラクティブテキストインタフェースを含む、我々のパラダイムを実演する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T05:48:21Z)
• Knowledge-grounded Dialog State Tracking [12.585986197627477]
  我々は,外部に符号化された知識に基づいて,対話状態の追跡を行う。 ダイアログのコンテキストに基づいて,様々な形態の関連知識を問い合わせる。 提案手法の強塩基性よりも優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-13T01:34:08Z)
• KETOD: Knowledge-Enriched Task-Oriented Dialogue [77.59814785157877]
  対話システム研究における既存の研究は、主にタスク指向の対話とチャットを独立したドメインとして扱う。 本研究では,タスク指向対話と知識ベースチップチャットを一つのモデルに効果的に統合する方法について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-11T16:01:03Z)
• Dialogue Meaning Representation for Task-Oriented Dialogue Systems [51.91615150842267]
  タスク指向対話のための柔軟かつ容易に拡張可能な表現である対話意味表現(DMR)を提案する。 我々の表現は、合成意味論とタスク固有の概念のためのリッチな意味論を表現するために、継承階層を持つノードとエッジのセットを含んでいる。 異なる機械学習ベースの対話モデルを評価するための2つの評価タスクを提案し、さらにグラフベースのコア参照解決タスクのための新しいコア参照解決モデルGNNCorefを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-23T04:17:55Z)
• Continual Learning in Task-Oriented Dialogue Systems [49.35627673523519]
  タスク指向対話システムにおける継続的な学習は、システム全体のリトレーニングのコストを伴わずに、時間を通じて新しいドメインや機能を追加できる。 37ドメインのタスク指向対話システムを4つの設定で継続的に学習するための継続的学習ベンチマークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-31T08:44:25Z)
• RADDLE: An Evaluation Benchmark and Analysis Platform for Robust Task-oriented Dialog Systems [75.87418236410296]
  我々はraddleベンチマーク、コーパスのコレクション、および様々なドメインのモデルのパフォーマンスを評価するためのツールを紹介します。 RADDLEは強力な一般化能力を持つモデルを好んで奨励するように設計されている。 先行学習と微調整に基づく最近の最先端システムの評価を行い,異種ダイアログコーパスに基づく基礎的な事前学習が,ドメインごとの個別モデルをトレーニングするよりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-29T08:58:49Z)
• Modelling Hierarchical Structure between Dialogue Policy and Natural Language Generator with Option Framework for Task-oriented Dialogue System [49.39150449455407]
  HDNOは、特定の対話行為表現の設計を避けるために潜在対話行為を設計するためのオプションフレームワークである。 RL,LaRL,HDSAで学習した単語レベルE2Eモデルと比較して,マルチドメイン対話のデータセットであるMultiWoz 2.0とMultiWoz 2.1でHDNOをテストする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-11T20:55:28Z)

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。