論文の概要: PyTOD: Programmable Task-Oriented Dialogue with Execution Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15456v1
• Date: Thu, 21 Aug 2025 11:22:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-22 16:26:46.295685
• Title: PyTOD: Programmable Task-Oriented Dialogue with Execution Feedback
• Title（参考訳）: PyTOD:実行フィードバックを備えたプログラム可能なタスク指向対話
• Authors: Alexandru Coca, Bo-Hsiang Tseng, Pete Boothroyd, Jianpeng Cheng, Mark Gaynor, Zhenxing Zhang, Joe Stacey, Tristan Guigue, Héctor Martinez Alonso, Diarmuid Ó Séaghdha, Anders Johannsen,
• Abstract要約: 本稿では,対話状態を追跡するための実行可能なコードを生成するエージェントであるPyTODについて述べる。 実験の結果、PyTODは対話が進むにつれて、精度と堅牢なユーザ目標推定の両方において、強いベースラインを超えていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.34914202993236
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Programmable task-oriented dialogue (TOD) agents enable language models to follow structured dialogue policies, but their effectiveness hinges on accurate state tracking. We present PyTOD, an agent that generates executable code to track dialogue state and uses policy and execution feedback for efficient error correction. To this end, PyTOD employs a simple constrained decoding approach, using a language model instead of grammar rules to follow API schemata. This leads to state-of-the-art state tracking performance on the challenging SGD benchmark. Our experiments show that PyTOD surpasses strong baselines in both accuracy and robust user goal estimation as the dialogue progresses, demonstrating the effectiveness of execution-aware state tracking.
• Abstract（参考訳）: プログラム可能なタスク指向対話(TOD)エージェントは、言語モデルが構造化された対話ポリシーに従うことを可能にするが、その有効性は正確な状態追跡に依存している。 本稿では,対話状態を追跡するための実行可能なコードを生成するエージェントであるPyTODについて述べる。 この目的のために、PyTODは単純な制約付きデコードアプローチを採用し、文法規則の代わりに言語モデルを使用してAPIスキーマに従う。 これにより、挑戦的なSGDベンチマークにおける最先端のトラッキングのパフォーマンスが向上する。 実験の結果,PyTODは対話が進行するにつれて,ユーザ目標推定の精度と頑健さの両面で高いベースラインを超越し,実行時状態追跡の有効性を実証した。

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