論文の概要: Uncertainty as a Planning Signal: Multi-Turn Decision Making for Goal-Oriented Conversation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.03924v1
• Date: Sun, 05 Apr 2026 01:32:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-07 15:49:18.835953
• Title: Uncertainty as a Planning Signal: Multi-Turn Decision Making for Goal-Oriented Conversation
• Title（参考訳）: 計画信号としての不確実性:ゴール指向会話のためのマルチターン決定
• Authors: Xinyi Ling, Ye Liu, Reza Averly, Xia Ning,
• Abstract要約: 本稿では,言語モデルと構造化計画を統合するCUP(Conversation Uncertainty-Aware Planning framework)を提案する。 CUPは、インタラクションのターンを減らしながら、成功率を継続的に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.50589322521332
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Goal-oriented conversational systems require making sequential decisions under uncertainty about the user's intent, where the algorithm must balance information acquisition and target commitment over multiple turns. Existing approaches address this challenge from different perspectives: structured methods enable multi-step planning but rely on predefined schemas, while LLM-based approaches support flexible interactions but lack long-horizon decision making, resulting in poor coordination between information acquisition and target commitment. To address this limitation, we formulate goal-oriented conversation as an uncertainty-aware sequential decision problem, where uncertainty serves as a guiding signal for multi-turn decision making. We propose a Conversation Uncertainty-aware Planning framework (CUP) that integrates language models with structured planning: a language model proposes feasible actions, and a planner evaluates their long-term impact on uncertainty reduction. Experiments on multiple conversational benchmarks show that CUP consistently improves success rates while requiring fewer interaction turns. Further analysis demonstrates that uncertainty-aware planning contributes to more efficient information acquisition and earlier confident commitment.
• Abstract（参考訳）: 目標指向の対話システムでは,ユーザの意図が不確実である場合,アルゴリズムは情報取得と複数回にわたるコミットメントのバランスを取る必要がある。 構造化されたメソッドはマルチステップの計画を可能にするが、事前定義されたスキーマに依存している。一方、LCMベースのアプローチは柔軟な相互作用をサポートし、長期的な意思決定を欠いているため、情報取得と目標コミットメントの調整が不十分である。 この制限に対処するために、目的指向の会話を不確実性を考慮したシーケンシャルな決定問題として定式化し、不確実性はマルチターン意思決定の指針信号として機能する。 本稿では,言語モデルと構造化計画を統合した会話不確実性対応計画フレームワーク(CUP)を提案する。 複数の対話型ベンチマークの実験では、CUPは連続的に成功率を向上し、対話のターンを減らしている。 さらなる分析は、不確実性を認識した計画がより効率的な情報取得と早期の確約に寄与していることを示している。

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