[論文レビュー] Conversational Exploratory Search via Interactive Storytelling

Svitlana Vakulenko, Ilia Markov+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 15, 2017

Speech and dialogue systems参考文献 20被引用数 9

ひとこと要約

本稿では、対話型システムが文書コレクションを通じて物語中心の経路を動的に構築・ナビゲートすることで、ユーザーを案内するインタラクティブ・ストーリーテリングを活用した会話型探索的検索を提案する。知識を物語に変換し、自然言語によるユーザー主導のナビゲーションを可能にすることで、生じる未知のドメインにおける直感的な探索を支援する。主な貢献は、物語ベースの知識移転と、オープンエンドな検索シナリオにおける対話設計である。

ABSTRACT

Conversational interfaces are likely to become more efficient, intuitive and engaging way for human-computer interaction than today's text or touch-based interfaces. Current research efforts concerning conversational interfaces focus primarily on question answering functionality, thereby neglecting support for search activities beyond targeted information lookup. Users engage in exploratory search when they are unfamiliar with the domain of their goal, unsure about the ways to achieve their goals, or unsure about their goals in the first place. Exploratory search is often supported by approaches from information visualization. However, such approaches cannot be directly translated to the setting of conversational search. In this paper we investigate the affordances of interactive storytelling as a tool to enable exploratory search within the framework of a conversational interface. Interactive storytelling provides a way to navigate a document collection in the pace and order a user prefers. In our vision, interactive storytelling is to be coupled with a dialogue-based system that provides verbal explanations and responsive design. We discuss challenges and sketch the research agenda required to put this vision into life.

研究の動機と目的

• 現在の会話型検索システムが質問応答に特化しており、未知のドメインにおけるオープンエンドな探索を十分にサポートできないという限界を是正すること。
• ユーザーが自分のペースで、意味的に意味のある方法で文書コレクションを探索できる、インタラクティブ・ストーリーティングを新たなインタラクションパラダイムとして提案すること。
• 非会話型環境で有効である情報可視化技術と、特にモバイルプラットフォームにおける会話インターフェースのギャップを埋めること。
• 物語構造と応答性のある対話システムを活用して、探索的検索における知識移転と偶然的発見を支援すること。
• スケーラブルで認知的に持続可能な物語生成を焦点とした、会話型AIにおける計算的ナラティブ知能の研究アジェンダを確立すること。

提案手法

• 物語生成を可能にする構造的知識モデルに文書コレクションを変換し、物語がデータを一貫性を持ってナビゲートできる経路を表すようにする。
• ユーザーの入力や好みに応じて物語進行を適応的に変更するガイドとしての対話システムを採用する。
• 事前に構造化された知識から自然言語生成を用いて動的に物語を組み立てる仕組みを採用し、応答性があり文脈に即した語りを可能にする。
• 大規模かつ複雑なドメインへの物語生成のスケーラビリティを高めるために、事前学習済み単語埋め込みと構成的表現を活用する。
• ユーザー、物語空間、知識モデルの間を仲介するためのモジュラーなアーキテクチャを設計し、リーダー、コンポーザー、ガイドの3つのコンponentを設ける。
• 認知的原則を活用して物語構成と走破のバランスを取ることで、メンタルロードを最小限に抑えつつ情報量を最大化する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 インタラクティブ・ストーリーティングをどのように会話型検索に効果的に統合し、未知のドメインにおける探索的検索を支援できるか？
• RQ2 スケールと複雑性が増す中で、物語構成が認知的に持続可能で効率的であることを保証する設計原則は何か？
• RQ3 物語の整合性とユーザー主導のナビゲーションの両立をどのように図り、直線的で硬直的な走破を回避できるか？
• RQ4 会話型探索的検索における成功した知識移転と学習成果を評価するための指標は何か？
• RQ5 既存の対話データセットをどのように拡張または変更すれば、探索的ブラウジング行動と知識移転の評価に適したインタラクティブ・ストーリーティングを可能にするか？

主な発見

• モバイルや音声ベースのインターフェースにおいて、特に情報可視化技術の代替としてインタラクティブ・ストーリーティングは有効な選択肢である。
• 本アプローチにより、ユーザーの関心や認知的ペースに応じた物語的経路を通じて文書コレクションを探索でき、クエリ作成の負担が軽減される。
• 現在の対話データセットは、探索的ブラウジング行動や知識移転の評価に不十分であり、研究エコシステムにおける重要なギャップを示している。
• 大規模な知識グラフへのインタラクティブ・ストーリーティングのスケーリングは依然として大きな課題であり、物語の整合性と効率的な走破の維持が困難である。
• 会話型探索的検索における成功の測定には、リトリーブ精度だけでなく、学習成果やユーザー満足度に焦点を当てた新しい評価基準が必要である。
• 知識モデルと自然言語生成を統合することで、動的で応答性のある物語が可能となり、偶然的発見やドメイン理解を支援する。