論文の概要: Dual Hierarchical Dialogue Policy Learning for Legal Inquisitive Conversational Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.14057v1
- Date: Wed, 13 May 2026 19:29:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-15 21:45:34.479077
- Title: Dual Hierarchical Dialogue Policy Learning for Legal Inquisitive Conversational Agents
- Title（参考訳）: 合法的対話エージェントのための二重階層的対話ポリシー学習
- Authors: Xubo Lin, Zezhii Deng, Shihao Wang, Grace Hui Yang, Yang Deng,
- Abstract要約: EmphInquisitive Conversational Agents (ICA)を導入し、米国最高裁判所の口頭弁論に特化してICAを開発する。
エージェントは、いつ、どのように質問するかを学ぶことで、司法尋問パターンをエミュレートし、その法的目的を達成するために重要な情報を体系的に明らかにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.166371792393193
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Most existing dialogue systems are user-driven, primarily designed to fulfill user requests. However, in many critical real-world scenarios, a conversational agent must proactively extract information to achieve its own objectives rather than merely respond. To address this gap, we introduce \emph{Inquisitive Conversational Agents (ICAs)} and develop an ICA specifically tailored to U.S. Supreme Court oral arguments. We propose a Dual Hierarchical Reinforcement Learning framework featuring two cooperating RL agents, each with its own policy, to coordinate strategic dialogue management and fine-grained utterance generation. By learning when and how to ask probing questions, the agent emulates judicial questioning patterns and systematically uncovers crucial information to fulfill its legal objectives. Evaluations on a U.S. Supreme Court dataset show that our method outperforms various baselines across multiple metrics. It represents an important first step toward broader high-stakes, domain-specific applications.
- Abstract（参考訳）: 既存の対話システムはユーザ主導であり、主にユーザ要求を満たすように設計されている。
しかし、多くの重要な現実のシナリオでは、会話エージェントは、単に応答するのではなく、自身の目的を達成するために積極的に情報を抽出しなければならない。
このギャップに対処するため、米国最高裁判所の口頭弁論に特化して、ICA(emph{Inquisitive Conversational Agents)を導入し、ICAを開発する。
本稿では、2つの協調的RLエージェントをそれぞれ独自のポリシーで構成し、戦略的対話管理ときめ細かい発話生成を協調するDual Hierarchical Reinforcement Learningフレームワークを提案する。
エージェントは、いつ、どのように質問するかを学ぶことで、司法尋問パターンをエミュレートし、その法的目的を達成するために重要な情報を体系的に明らかにする。
米国最高裁判所のデータセットによる評価は、我々の手法が複数の指標で様々なベースラインを上回っていることを示している。
これは、より広範囲でドメイン固有のアプリケーションに向けた重要な第一歩である。
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