对话式 AI 中的多阶段澄清：以问答对话系统为例
计算与语言
2021-10-29 v1
摘要
澄清消解在各种信息检索任务（如交互式问答与对话式搜索）中扮演重要角色。在此类情境中，用户常将其信息需求表述为简短且模糊的查询，一些流行搜索界面随后提示用户确认其意图（如“您是指……吗？”）或在需要时重新表述。对于对话系统，流畅的用户—机器人交互是良好用户体验的关键。缺乏此类澄清机制时，系统会向用户给出以下响应之一：1）直接答案，若意图不明则可能不相关；2）通用兜底消息，告知用户检索工具无法处理该查询。两种情形均可能引发挫败感并降低用户体验。为此，我们提出一种多阶段澄清机制，用于问答对话系统中的澄清提示与查询选择。我们表明，所提机制改善了整体用户体验，并在两个数据集上优于竞争性基线，即公开的 in-scope out-of-scope 数据集与基于真实用户日志的商业数据集。
引用
@article{arxiv.2110.15235,
title = {Multi-stage Clarification in Conversational AI: The case of Question-Answering Dialogue Systems},
author = {Hadrien Lautraite and Nada Naji and Louis Marceau and Marc Queudot and Eric Charton},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.15235},
year = {2021}
}
备注
9 pages, 3 figures, 2 tables