Agreement Tracking for Multi-Issue Negotiation Dialogues

要約

自動化された交渉サポート システムは、人間の交渉担当者が複数の論点にまたがる交渉 (たとえば、雇用主と候補者が内定前に給与、労働時間、昇進などの問題について交渉する場合) において、より有利な結果に達するのを支援することを目的としています。
これらのシステムが成功するには、参加者が達した合意をリアルタイムで正確に追跡する必要があります。
既存のアプローチは、タスク指向の対話に焦点を当てているか、構造化されていない出力を生成するため、この目的には適していません。
私たちの研究では、構造化された国家空間内での合意の継続的な監視が必要な、二者間の複数の争点の交渉における合意追跡という新しいタスクが導入されています。
現実的な複数問題の交渉対話を備えた注釈付きコーパスの不足に対処するために、私たちは GPT-3 を使用して、一般公開している合成データセットである GPT-Negochat を構築します。
MultiWOZ 2.4 コーパスでトレーニングされた T5 モデルを転移学習することにより、タスクの強力な初期ベースラインを提示します。
MultiWOZ 2.4 の DST タスクで T5-small と T5-base を事前トレーニングすると、GPT-Negochat のみでトレーニングした場合と比べて、結果がそれぞれ 21% と 9% 向上します。
小規模なトレーニング サブセット実験を通じて、メソッドのサンプル効率を検証します。
GPT-Negochat とベースライン モデルをリリースすることで、複数の争点にわたる交渉対話合意の追跡におけるさらなる研究を促進することを目指しています。

要約(オリジナル)

Automated negotiation support systems aim to help human negotiators reach more favorable outcomes in multi-issue negotiations (e.g., an employer and a candidate negotiating over issues such as salary, hours, and promotions before a job offer). To be successful, these systems must accurately track agreements reached by participants in real-time. Existing approaches either focus on task-oriented dialogues or produce unstructured outputs, rendering them unsuitable for this objective. Our work introduces the novel task of agreement tracking for two-party multi-issue negotiations, which requires continuous monitoring of agreements within a structured state space. To address the scarcity of annotated corpora with realistic multi-issue negotiation dialogues, we use GPT-3 to build GPT-Negochat, a synthesized dataset that we make publicly available. We present a strong initial baseline for our task by transfer-learning a T5 model trained on the MultiWOZ 2.4 corpus. Pre-training T5-small and T5-base on MultiWOZ 2.4’s DST task enhances results by 21% and 9% respectively over training solely on GPT-Negochat. We validate our method’s sample-efficiency via smaller training subset experiments. By releasing GPT-Negochat and our baseline models, we aim to encourage further research in multi-issue negotiation dialogue agreement tracking.

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