論文の概要: A Computational Approach to Modeling Conversational Systems: Analyzing Large-Scale Quasi-Patterned Dialogue Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.13544v1
• Date: Thu, 17 Jul 2025 21:34:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-21 20:43:26.139835
• Title: A Computational Approach to Modeling Conversational Systems: Analyzing Large-Scale Quasi-Patterned Dialogue Flows
• Title（参考訳）: 対話システムモデリングへの計算的アプローチ:大規模擬似パター付き対話フローの解析
• Authors: Mohamed Achref Ben Ammar, Mohamed Taha Bennani,
• Abstract要約: 疎結合な対話のフローと構造をキャプチャする対話グラフを構築するための新しいフレームワークを提案する。 本稿では,意味的コヒーレンスを保ちながらノイズを最小限に抑える新しいグラフ単純化手法であるFilter & Reconnect法を提案する。 本研究は,大規模対話データセットを解析するための計算手法を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The analysis of conversational dynamics has gained increasing importance with the rise of large language model-based systems, which interact with users across diverse contexts. In this work, we propose a novel computational framework for constructing conversational graphs that capture the flow and structure of loosely organized dialogues, referred to as quasi-patterned conversations. We introduce the Filter & Reconnect method, a novel graph simplification technique that minimizes noise while preserving semantic coherence and structural integrity of conversational graphs. Through comparative analysis, we demonstrate that the use of large language models combined with our graph simplification technique has resulted in semantic metric S increasing by a factor of 2.06 compared to previous approaches while simultaneously enforcing a tree-like structure with 0 {\delta}-hyperbolicity, ensuring optimal clarity in conversation modeling. This work provides a computational method for analyzing large-scale dialogue datasets, with practical applications related to monitoring automated systems such as chatbots, dialogue management tools, and user behavior analytics.
• Abstract（参考訳）: 対話力学の分析は、様々な文脈でユーザと対話する大規模言語モデルベースシステムの台頭によって、ますます重要になっている。 本研究では,会話グラフを構築するための新しい計算フレームワークを提案する。 本稿では,会話グラフのセマンティックコヒーレンスと構造的整合性を維持しつつ,ノイズを最小限に抑える新しいグラフ単純化手法であるFilter & Reconnect法を提案する。 比較分析により,我々のグラフ単純化手法と組み合わせた大規模言語モデルの使用により,従来の手法に比べて意味的計量Sが2.06倍に増加し,同時に木のような構造を0-デルタ-双曲性で強化し,会話モデルにおける最適な明瞭度を確保した。 本研究は,チャットボット,対話管理ツール,ユーザ行動分析などの自動化システム監視に関する実践的応用により,大規模対話データセットを解析するための計算手法を提供する。

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