要約
私たちは、有利な合意を確保するために、多様なユーザーに合わせた戦略的計画を立てる必要がある、非協力的な対話エージェントを調査します。
これは 2 つの主な理由により、既存の対話エージェントに課題をもたらしています。1 つはユーザー固有の特性を戦略計画に統合できないこと、もう 1 つはトレーニング パラダイムが多様なユーザーに一般化できる戦略プランナーを生み出すことができないことです。
これらの課題に対処するために、ユーザーを意識した戦略計画モジュールと人口ベースのトレーニング パラダイムを組み込んで、カスタマイズされた戦略計画の能力を強化する TRIP を提案します。
ベンチマークとなる非協調的な対話タスクの実験を通じて、多様なユーザーに対応する際の TRIP の有効性を実証します。
要約(オリジナル)
We investigate non-collaborative dialogue agents that must engage in tailored strategic planning for diverse users to secure a favorable agreement. This poses challenges for existing dialogue agents due to two main reasons: their inability to integrate user-specific characteristics into their strategic planning and their training paradigm’s failure to produce strategic planners that can generalize to diverse users. To address these challenges, we propose TRIP to enhance the capability in tailored strategic planning, incorporating a user-aware strategic planning module and a population-based training paradigm. Through experiments on benchmark non-collaborative dialogue tasks, we demonstrate the effectiveness of TRIP in catering to diverse users.
arxiv情報
| 著者 | Tong Zhang,Chen Huang,Yang Deng,Hongru Liang,Jia Liu,Zujie Wen,Wenqiang Lei,Tat-Seng Chua |
| 発行日 | 2024-03-11 14:38:16+00:00 |
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