論文の概要: BEDA: Belief Estimation as Probabilistic Constraints for Performing Strategic Dialogue Acts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.24885v1
• Date: Wed, 31 Dec 2025 14:26:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-01 23:27:28.677522
• Title: BEDA: Belief Estimation as Probabilistic Constraints for Performing Strategic Dialogue Acts
• Title（参考訳）: BEDA:戦略的対話法を実行するための確率的制約としての信念推定
• Authors: Hengli Li, Zhaoxin Yu, Qi Shen, Chenxi Li, Mengmeng Wang, Tinglang Wu, Yipeng Kang, Yuxuan Wang, Song-Chun Zhu, Zixia Jia, Zilong Zheng,
• Abstract要約: 我々は2つの中核的行為を形式化し、エージェントが生成する可能性のある確率的制約によってそれらを運用する。 我々は,このアイデアを,世界集合と信念推定のための信念推定器と,推論された信念と整合した発話を選択・実現する条件生成器とからなる枠組みであるBEDAでインスタンス化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.7477004390211
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Strategic dialogue requires agents to execute distinct dialogue acts, for which belief estimation is essential. While prior work often estimates beliefs accurately, it lacks a principled mechanism to use those beliefs during generation. We bridge this gap by first formalizing two core acts Adversarial and Alignment, and by operationalizing them via probabilistic constraints on what an agent may generate. We instantiate this idea in BEDA, a framework that consists of the world set, the belief estimator for belief estimation, and the conditional generator that selects acts and realizes utterances consistent with the inferred beliefs. Across three settings, Conditional Keeper Burglar (CKBG, adversarial), Mutual Friends (MF, cooperative), and CaSiNo (negotiation), BEDA consistently outperforms strong baselines: on CKBG it improves success rate by at least 5.0 points across backbones and by 20.6 points with GPT-4.1-nano; on Mutual Friends it achieves an average improvement of 9.3 points; and on CaSiNo it achieves the optimal deal relative to all baselines. These results indicate that casting belief estimation as constraints provides a simple, general mechanism for reliable strategic dialogue.
• Abstract（参考訳）: ストラテジック・ダイアログは、信念推定が不可欠である、異なる対話行為を実行するためにエージェントを必要とする。 先行研究はしばしば信念を正確に見積もるが、世代間でそれらの信念を使用するための原則的なメカニズムが欠如している。 このギャップを埋めるには、まず2つのコアを形式化し、エージェントが生成する可能性のある確率的制約によってそれらを運用する。 我々は,このアイデアを,世界集合と信念推定のための信念推定器と,推論された信念と整合した発話を選択・実現する条件生成器とからなる枠組みであるBEDAでインスタンス化する。 Conditional Keeper Burglar (CKBG, adversarial), Mutual Friends (MF,operative), CaSiNo (negotiation) の3つの設定で、BEDA は強いベースラインを一貫して上回り、CKBG では少なくとも5.0 ポイント、GPT-4.1-nano では20.6 ポイント、Mutual Friends では9.3 ポイント、CaSiNo ではすべてのベースラインに対して最適な契約を達成している。 これらの結果は, 信頼度推定を制約として行うことで, 信頼性の高い戦略的対話のためのシンプルで一般的なメカニズムが提供されることを示唆している。

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