dialogue systems

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RESEARCHarXiv CS.CL·vor 22T

SKG-Eval: Stateful Evaluation of Multi-Turn Dialogue via Incremental Semantic Knowledge Graphs

SKG-Eval befasst sich mit der Herausforderung der Evaluierung von Multi-Turn-Dialogsystemen, indem es den Dialog als einen sich entwickelnden Semantischen Wissensgraphen (SKG) modelliert. Dieses Framework aktualisiert den Graphen inkrementell durch strukturierte Tripel-Extraktion, um weitreichende Probleme wie Widersprüche und Inkonsistenzen zu erkennen, und bietet eine verbesserte Evaluierung jenseits von turn-isolierten Repräsentationen.

Knowledge Graphs Natural Language Processing Evaluation Metrics dialogue systems

RESEARCHDEV.to AI·5/1/2026

Deep Dyna-Q: Integrating Planning for Task-Completion Dialogue Policy Learning

Dieser Inhalt behandelt Deep Dyna-Q, einen Ansatz, der Planung in das Lernen von Dialogrichtlinien für aufgabenorientierte Dialogsysteme integriert. Das Ziel ist es, den Prozess der Aufgabenbewältigung durch dialogische Interaktion mit KI zu optimieren.

reinforcement learning Natural Language Processing AI algorithms dialogue systems

RESEARCHarXiv CS.CL·4/16/2026

A Proactive EMR Assistant for Doctor-Patient Dialogue: Streaming ASR, Belief Stabilization, and Preliminary Controlled Evaluation

Dieses Papier stellt einen proaktiven EMR-Assistenten für den Arzt-Patienten-Dialog vor, der entwickelt wurde, um die Einschränkungen passiver Systeme durch die Integration von Streaming-ASR, Glaubensstabilisierung und Aktionsplanung zu überwinden. Das System wurde in einer vorläufigen kontrollierten Umgebung evaluiert und erreichte einen F1-Wert von 0,84 sowie einen Recall@5 von 0,87.

Natural Language Processing ASR healthcare AI medical AI

RESEARCHarXiv CS.CL·vor 20T

Pseudo-Siamese Network for Planning in Target-Oriented Proactive Dialogues

Die Arbeit schlägt ein vorwärtsgerichtetes bidirektionales Pseudo-Siamese-Netzwerk (FF-BPSN) für die Dialogpfadplanung in zielorientierten proaktiven Dialogsystemen vor. Dieses Netzwerk verwendet identische Transformatoren-basierte Decoder für die bidirektionale Planung und integriert Informationen, um einen Vorwärtspfad zu konstruieren, der Sprachmodelle bei der Antwortgenerierung leitet.

transformer networks deep learning NLP AI

RESEARCHarXiv CS.CL·vor 26T

Dual Hierarchical Dialogue Policy Learning for Legal Inquisitive Conversational Agents

Diese Forschung stellt Inquisitive Conversational Agents (ICAs) vor, die entwickelt wurden, um proaktiv Informationen zu extrahieren, speziell zugeschnitten auf mündliche Argumente des US-Obersten Gerichtshofs. Sie schlägt ein Dual Hierarchical Reinforcement Learning Framework vor, um strategisches Dialogmanagement und feingliedrige Äußerungsgenerierung zu koordinieren, wodurch es Baselines deutlich übertrifft.

reinforcement learning legal tech dialogue systems Conversational AI

RESEARCHarXiv CS.CL·vor 27T

ToolWeave: Structured Synthesis of Complex Multi-Turn Tool-Calling Dialogues

ToolWeave ist ein strukturiertes Framework zur Synthese realistischer Multi-Turn-Tool-Calling-Dialoge, die für LLMs als autonome Agenten unerlässlich sind. Es behebt Herausforderungen bei der bestehenden synthetischen Datengenerierung, indem es realistische Mehrschritt-Workflows unterstützt und Parameterhalluzinationen reduziert.

data synthesis LLMs tool-calling dialogue systems

RESEARCHarXiv CS.CL·vor 21T

ReacTOD: Bounded Neuro-Symbolic Agentic NLU for Zero-Shot Dialogue State Tracking

ReacTOD stellt eine begrenzte neuro-symbolische Architektur für aufgabenorientierte Dialogsysteme vor, die NLU als diskrete Tool-Aufrufe innerhalb einer selbstkorrigierenden ReAct-Schleife neu formuliert. Sie verbessert die Genauigkeit um bis zu 9,3 Prozentpunkte und erreicht eine Selbstkorrekturrate von 93,1% bei abgefangenen Fehlern.

AI architecture machine learning dialogue systems Natural Language Understanding