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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.02264v2
• Date: Tue, 21 Oct 2025 01:44:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:07.422883
• 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: 本稿では,TODタスクスキーマをNVIDIAのColangなどのプログラム的なガードレールコードに変換する新しいフレームワークであるCoDialを紹介する。 CoDialは広く使用されているSTARデータセット上での最先端(SOTA)パフォーマンスを実現し、MultiWOZデータセットでのSOTAと同等である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.098358830189959
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Building Task-Oriented Dialogue (TOD) systems that generalize across different tasks remains a challenging problem. Data-driven approaches often struggle to transfer effectively to unseen tasks. While recent schema-based TOD frameworks improve generalization by decoupling task logic from language understanding, their reliance on neural or generative models often obscures how task schemas influence behaviour and hence impair interpretability. In this work, we introduce a novel framework, CoDial (Code for Dialogue), which converts a TOD task schema, represented as a novel structured heterogeneous graph, to programmatic LLM guardrailing code, such as NVIDIA's Colang, enabling interpretable and efficient alignment of dialogue policies during inference. We introduce two paradigms, $\text{CoDial}_{\text{free}}$ and $\text{CoDial}_{\text{structured}}$ for generating LLM guardrails, and propose a feedback mechanism that integrates human feedback to iteratively improve the generated code. Empirically, CoDial achieves state-of-the-art (SOTA) performance on the widely used STAR dataset and is on par with SOTA on the MultiWOZ dataset, while also providing interpretability. We additionally 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）: 異なるタスクにまたがって一般化するタスク指向対話(TOD)システムの構築は、依然として難しい問題である。 データ駆動アプローチは、しばしば目に見えないタスクに効果的に転送するのに苦労する。 最近のスキーマベースのTODフレームワークは、タスクロジックを言語理解から切り離すことで一般化を改善するが、ニューラルネットワークや生成モデルへの依存は、タスクスキーマが振る舞いにどのように影響するかを曖昧にし、結果として解釈可能性に障害を与えることが多い。 本研究では,TODタスクスキーマを新しい構造化ヘテロジニアスグラフとして表現した新しいフレームワークであるCoDial(Code for Dialogue)をNVIDIAのColangなどのプログラム的LLMガードレールコードに変換することにより,推論中の対話ポリシーの解釈と効率的なアライメントを可能にする。 LLMガードレールを生成するために、$\text{CoDial}_{\text{free}}$と$\text{CoDial}_{\text{structured}}$という2つのパラダイムを導入し、人間のフィードバックを統合して生成されたコードを反復的に改善するフィードバックメカニズムを提案する。 実証的には、CoDialは広く使用されているSTARデータセット上での最先端(SOTA)のパフォーマンスを達成し、MultiWOZデータセットでのSOTAと同等であり、解釈性も提供する。 さらに,手動およびLLM支援フィードバックによるCoDialの反復的改善を実演し,LLMの高度領域における専門家によるアライメントを実現するための実用的なツールとなった。

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