检测歧义以指导查询重写，实现企业级 AI 助手中的稳健对话
计算与语言
2025-02-04 v1
摘要
与企业级 AI 助手进行多轮对话可能因问题中的对话依赖性而面临挑战，导致歧义和错误。为解决此问题，我们提出一个用于歧义检测并通过自动重构查询进行消歧的 NLU-NLG 框架，并引入一项名为“歧义引导的查询重写”的新任务。为检测歧义，我们基于真实用户对话日志构建了一个分类体系，并从中汲取洞见来设计规则和提取特征，用于训练一个分类器，该分类器在检测歧义查询方面表现出卓越性能，优于基于 LLM 的基线方法。此外，将查询重写模块与我们的歧义检测分类器耦合表明，该端到端框架可以有效缓解歧义，同时避免对清晰查询进行不必要的短语插入，从而提升了 AI 助手的整体性能。鉴于其重要性，该框架已部署在实际应用中，即 Adobe Experience Platform AI Assistant。
引用
@article{arxiv.2502.00537,
title = {Detecting Ambiguities to Guide Query Rewrite for Robust Conversations in Enterprise AI Assistants},
author = {Md Mehrab Tanjim and Xiang Chen and Victor S. Bursztyn and Uttaran Bhattacharya and Tung Mai and Vaishnavi Muppala and Akash Maharaj and Saayan Mitra and Eunyee Koh and Yunyao Li and Ken Russell},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.00537},
year = {2025}
}
备注
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