論文の概要: ReacTOD: Bounded Neuro-Symbolic Agentic NLU for Zero-Shot Dialogue State Tracking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.19077v1
- Date: Mon, 18 May 2026 20:06:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-20 15:03:08.972296
- Title: ReacTOD: Bounded Neuro-Symbolic Agentic NLU for Zero-Shot Dialogue State Tracking
- Title（参考訳）: ReacTOD:Zero-Shot Dialogue State TrackingのためのバウンドニューロシンボリックエージェントNLU
- Authors: Yanjun Lin, Zimo Xiao, Kartik Natarajan, Mahesh Sankaranarayanan, Niraj Nawanit, Rakshit Parashar, Austin Zhang, Karthik Konaraddi, Rishita Mote, Wei Niu,
- Abstract要約: 本稿では,NLUを独立したツールコールとして再構成する有界神経シンボルアーキテクチャであるReacTODを提案する。
有界ReActループは反復自己補正を可能にし、MultiWOZ上のシングルパス推論よりも最大9.3ポイント精度を向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2573512203799626
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Task-oriented dialogue systems -- handling transactions, reservations, and service requests -- require predictable behavior, yet the moderately-sized LLMs needed for practical latency are prone to hallucination and format errors that cascade into incorrect actions (e.g., a hotel booked for the wrong date). We propose ReacTOD, a bounded neuro-symbolic architecture that reformulates NLU as discrete tool calls within a self-correcting ReAct loop governed by deterministic validation. A bounded ReAct loop enables iterative self-correction, improving accuracy by up to 9.3 percentage points over single-pass inference on MultiWOZ. A symbolic validator enforces action compliance, schema conformance, and coreference consistency on every dialogue state update, achieving a 93.1% self-correction rate on intercepted errors and producing structured execution traces. Incremental state prediction and on-demand history retrieval keep prompts compact, empirically improving instruction adherence in parameter-constrained models. On MultiWOZ 2.1, ReacTOD achieves a new zero-shot state-of-the-art: gpt-oss-20B reaches 52.71% joint goal accuracy, surpassing the previous best by 14 percentage points, while Qwen3-8B achieves 47.34% with only 8B parameters. On the Schema-Guided Dialogue (SGD) benchmark, ReacTOD with Claude-Opus-4.6 achieves 80.68% JGA under fully end-to-end evaluation with predicted domains, and Qwen3-32B reaches 64.09% -- demonstrating cross-benchmark generalization without task-specific training data.
- Abstract（参考訳）: タスク指向の対話システム -- トランザクション、予約、サービス要求を処理する -- は予測可能な振る舞いを必要とするが、実用的なレイテンシーに必要な中程度のサイズのLLMは、誤ったアクション(例えば、間違った日付に予約されたホテル)にカスケードする幻覚やフォーマットエラーを起こす傾向がある。
本稿では,NLUを独立したツールコールとして再構成する有界神経シンボルアーキテクチャであるReacTODを提案する。
有界ReActループは反復自己補正を可能にし、MultiWOZ上のシングルパス推論よりも最大9.3ポイント精度を向上させる。
シンボル検証器は、対話状態の更新毎にアクションコンプライアンス、スキーマ適合、コア参照一貫性を強制し、インターセプトされたエラーに対して93.1%の自己補正率を獲得し、構造化された実行トレースを生成する。
増分状態予測とオンデマンド履歴検索は、パラメータ制約モデルにおける命令順守を実証的に改善する。
MultiWOZ 2.1では、ReacTODは新たなゼロショットの状態を達成している: gpt-oss-20Bは52.71%の目標精度に達し、前回の最高値を14ポイント上回り、Qwen3-8Bは8Bパラメータだけで47.34%に達する。
Schema-Guided Dialogue (SGD)ベンチマークでは、Claude-Opus-4.6によるReacTODは予測されたドメインによる完全なエンドツーエンド評価で80.68%のJGAを獲得し、Qwen3-32Bは64.09%に達した。
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