[論文レビュー] A Plan-Based Model for Response Generation in Collaborative Task-Oriented Dialogues

Jennifer Chu‐Carroll, Sandra Carberry|ArXiv.org|May 5, 1994

Speech and dialogue systems参考文献 20被引用数 34

ひとこと要約

本稿では、協働的でタスク指向の対話における計画ベースの応答生成アーキテクチャを提示し、ユーザーとシステムの間での合意不一致を扱うために、提案・評価・修正のサイクルをモデル化している。このアーキテクチャは、ドメイン行動、問題解決ステップ、信念の各レベルにおける交渉を統合することで、システムがサブダイアログを開始し、提案を修正し、協働的な応答を生成できるようにする。これは、未解決の対立により質問に答えられない状況でも成立する。

ABSTRACT

This paper presents a plan-based architecture for response generation in collaborative consultation dialogues, with emphasis on cases in which the system (consultant) and user (executing agent) disagree. Our work contributes to an overall system for collaborative problem-solving by providing a plan-based framework that captures the {\em Propose-Evaluate-Modify} cycle of collaboration, and by allowing the system to initiate subdialogues to negotiate proposed additions to the shared plan and to provide support for its claims. In addition, our system handles in a unified manner the negotiation of proposed domain actions, proposed problem-solving actions, and beliefs proposed by discourse actions. Furthermore, it captures cooperative responses within the collaborative framework and accounts for why questions are sometimes never answered.

研究の動機と目的

• ユーザーとシステムが提案する行動について合意が得られない協働的でタスク指向の対話における応答生成の課題に対処すること。
• 協働を再帰的な提案・評価・修正のサイクルとしてモデル化し、ドメイン、問題解決、信念レベルの提案に対する動的交渉を可能にすること。
• ドメイン行動、問題解決戦略、会話レベルの信念を統合的に扱う、単一の計画ベースのフレームワーク内に統合すること。
• 未回答の質問がある場合でも協働的応答を生成できるようにし、非応答の根拠を協働フレームワーク内に組み込むこと。
• 計画ベースの生成に、提案の修正に関する議論と根拠提示を組み込み、システムの信頼性と協働性を向上させること。

提案手法

• 共有および個々の意図を表現するため、ドメイン、問題解決、会話の3レベルを持つ三重対話モデルを使用する。
• 交渉のため、共有計画（合意された行動）と提案追加（新規で確認されていない行動）に対話モデルを分離する。
• 衝突検出と信念の整合性に基づいて、提案の評価と修正を行う仲裁者コンponentを採用する。
• 計画認識と簡略化された緩和アルゴリズムを統合し、不適切または非最適な計画の検出と是正を実現する。
• すべての発話が評価と修正の対象となる提案として扱われ、ドメイン、問題解決、信念の各レベルで再帰的交渉が可能になる。
• 自然言語生成を論理形式から得るため、提案の修正、情報提供、主張の正当化といった協働的行動をメタプランで表現する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ユーザーとコンサルタントの間で協働的タスク計画中に合意不一致が生じた場合、応答生成システムはどのようにして効果的にそれに対処できるか？
• RQ2 計画ベースのアーキテクチャは、ドメイン行動、問題解決戦略、信念の交渉をどのように統合的に1つのフレームワークにまとめるか？
• RQ3 システムが特定の質問に答えられない場合でも、どのようにして協働的応答を生成できるか。また、質問が未回答のまま残る条件は何か？
• RQ4 システムが共有計画への追加提案を交渉するためにサブダイアログを開始するメカニズムは何か？
• RQ5 計画ベースの推論とメタプランを用いて、提案の再帰的修正をどのようにモデル化・実装できるか？

主な発見

• システムは協働を再帰的な提案・評価・修正のサイクルとして効果的にモデル化し、ドメイン、問題解決、信念の各レベルで提案の動的交渉を可能にした。
• 仲裁者コンponentは、提案行動における衝突を検出し、信念レベルの推論（例：ドメイン事実に基づき支援関係を拒否）を用いて修正を開始できる。
• システムは正当化と交渉を反映した自然言語応答を生成し、たとえば「AIを教えるのはドクター・ブラウンであるが、支援が不足しているため無効である」と説明するなど、提案行動の無効性を説明できる。
• 信念レベルの交渉を組み込むことで、ある提案が拒否され、代替案が見つからない場合に質問が未回答のまま残ることの理由を説明できる。
• このアーキテクチャは、合意不一致の解決のためのサブダイアログの開始をサポートし、協働を維持する形で計画の提案・評価・修正を実現できる。
• 大学のアドバイス領域における実装により、このフレームワークの実用性と一般性が、現実の協働的計画シナリオにおいて裏付けられた。