TTG：面向语言驱动的保障旅行规划
计算与语言
2024-10-23 v1
摘要
旅行规划是一个具有挑战性且耗时的任务，旨在找到满足关于航班、住宿、景点以及其他旅行安排的多个相互关联约束的行程。在本文中，我们提出了To the Globe (TTG)，一个实时演示系统，该系统接受来自用户的自然语言请求，通过微调的大语言模型将其翻译为符号形式，并产生带有混合整数线性规划求解器的最优旅行行程。整个系统在用户请求上大约需要5秒钟即可返回具有保障的行程。为训练TTG，我们开发了一个基于真实世界数据集统计信息生成用户请求、航班和酒店信息的符号形式的合成数据管道，而无需人工标注，并微调LLM将NL用户请求翻译为其符号形式，该符号形式被发送到符号求解器以计算最优行程。我们的NL-符号翻译在回译度量标准（即估计的自然语言生成的符号形式是否匹配基准）下实现了约91%的精确匹配，其返回的行程与基准用户请求的最优成本比率为0.979。就用户评估而言，TTG在生成的行程上持续获得了35-40%的高度净推荐者评分（NPS）。
引用
@article{arxiv.2410.16456,
title = {To the Globe (TTG): Towards Language-Driven Guaranteed Travel Planning},
author = {Da JU and Song Jiang and Andrew Cohen and Aaron Foss and Sasha Mitts and Arman Zharmagambetov and Brandon Amos and Xian Li and Justine T Kao and Maryam Fazel-Zarandi and Yuandong Tian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.16456},
year = {2024}
}