Conversational Grounding: Annotation and Analysis of Grounding Acts and Grounding Units

要約

成功する会話は多くの場合、共有される情報についてすべての関係者が同じ認識を持つという共通理解に基づいています。
会話グラウンディングとして知られるこのプロセスは、共有情報を正確に追跡し、思い出すことができる信頼できる対話システムを構築するために重要です。
伝達された情報を根拠づけるエージェントの熟練度は、信頼性の高い対話システムの構築に大きく貢献します。
対話システムの最近の進歩にもかかわらず、そのグラウンディング能力には顕著な欠陥が存在します。
Traum は、グラウンディング アクトとグラウンディング ユニットを導入した会話のグラウンディングのためのフレームワークを提供しましたが、特に大規模言語モデルの領域では、実質的な進歩がまだ欠けています。
このギャップを埋めるために、グラウンディング行為、グラウンディング単位、およびそれらのグラウンディングの程度の尺度を使用する 2 つのダイアログ コーパスの注釈を提示します。
アノテーション中に重要な発見について議論し、ダイアログのグラウンディング行為を分類する際の現在の言語モデルのパフォーマンスをテストするためのベースライン モデルも提供します。
私たちの研究は、日常の自然な共同対話において機械との会話をよりよく理解し、より信頼できるものにするためのさらなる研究に役立つリソースを提供することを目的としています。

要約(オリジナル)

Successful conversations often rest on common understanding, where all parties are on the same page about the information being shared. This process, known as conversational grounding, is crucial for building trustworthy dialog systems that can accurately keep track of and recall the shared information. The proficiencies of an agent in grounding the conveyed information significantly contribute to building a reliable dialog system. Despite recent advancements in dialog systems, there exists a noticeable deficit in their grounding capabilities. Traum provided a framework for conversational grounding introducing Grounding Acts and Grounding Units, but substantial progress, especially in the realm of Large Language Models, remains lacking. To bridge this gap, we present the annotation of two dialog corpora employing Grounding Acts, Grounding Units, and a measure of their degree of grounding. We discuss our key findings during the annotation and also provide a baseline model to test the performance of current Language Models in categorizing the grounding acts of the dialogs. Our work aims to provide a useful resource for further research in making conversations with machines better understood and more reliable in natural day-to-day collaborative dialogs.

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