論文の概要: ChatChecker: A Framework for Dialogue System Testing and Evaluation Through Non-cooperative User Simulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.16792v1
- Date: Tue, 22 Jul 2025 17:40:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-23 21:34:14.233203
- Title: ChatChecker: A Framework for Dialogue System Testing and Evaluation Through Non-cooperative User Simulation
- Title（参考訳）: ChatChecker: 対話システムテストと非協調ユーザシミュレーションによる評価のためのフレームワーク
- Authors: Roman Mayr, Michel Schimpf, Thomas Bohné,
- Abstract要約: ChatCheckerは複雑な対話システムの自動評価とテストのためのフレームワークである。
大きな言語モデル(LLM)を使用して、多様なユーザインタラクションをシミュレートし、対話のブレークダウンを特定し、品質を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: While modern dialogue systems heavily rely on large language models (LLMs), their implementation often goes beyond pure LLM interaction. Developers integrate multiple LLMs, external tools, and databases. Therefore, assessment of the underlying LLM alone does not suffice, and the dialogue systems must be tested and evaluated as a whole. However, this remains a major challenge. With most previous work focusing on turn-level analysis, less attention has been paid to integrated dialogue-level quality assurance. To address this, we present ChatChecker, a framework for automated evaluation and testing of complex dialogue systems. ChatChecker uses LLMs to simulate diverse user interactions, identify dialogue breakdowns, and evaluate quality. Compared to previous approaches, our design reduces setup effort and is generalizable, as it does not require reference dialogues and is decoupled from the implementation of the target dialogue system. We improve breakdown detection performance over a prior LLM-based approach by including an error taxonomy in the prompt. Additionally, we propose a novel non-cooperative user simulator based on challenging personas that uncovers weaknesses in target dialogue systems more effectively. Through this, ChatChecker contributes to thorough and scalable testing. This enables both researchers and practitioners to accelerate the development of robust dialogue systems.
- Abstract（参考訳）: 現代の対話システムは大きな言語モデル(LLM)に大きく依存するが、それらの実装は純粋なLLMインタラクションを超えたものが多い。
開発者は複数のLLM、外部ツール、データベースを統合する。
したがって、基礎となるLLMの評価だけでは不十分であり、対話システム全体を検証し、評価する必要がある。
しかし、これは大きな課題である。
これまでのほとんどの研究はターンレベルの分析に重点を置いていたが、対話レベルの品質保証の統合にはあまり注意が払われていない。
そこで我々は,複雑な対話システムの自動評価とテストのためのフレームワークChatCheckerを提案する。
ChatCheckerはLLMを使用して、多様なユーザインタラクションをシミュレートし、対話のブレークダウンを特定し、品質を評価する。
従来のアプローチと比較して,提案設計では,参照対話を必要とせず,対象対話システムの実装から切り離されているため,セットアップの労力を削減し,一般化可能である。
我々は,従来のLCM手法よりも,誤り分類をインプットに含め,分解検出性能を向上させる。
さらに,ターゲット対話システムの弱点をより効果的に発見する,挑戦的なペルソナに基づく非協調型ユーザシミュレータを提案する。
これによりChatCheckerは、徹底的でスケーラブルなテストに貢献する。
これにより、研究者と実践者の両方が堅牢な対話システムの開発を加速できる。
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