dialogue systems

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RESEARCHarXiv CS.CL·il y a 21j

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

SKG-Eval s'attaque au défi de l'évaluation des systèmes de dialogue multi-tour en modélisant le dialogue comme un Graphe de Connaissance Sémantique (SKG) évolutif. Ce cadre met à jour le graphe de manière incrémentale par l'extraction de triplets structurés pour détecter des problèmes à long terme tels que la contradiction et l'incohérence, offrant une évaluation améliorée au-delà des représentations isolées par tour.

Knowledge Graphs Natural Language Processing Evaluation Metrics dialogue systems

RESEARCHDEV.to AI·01/05/2026

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

Ce contenu présente Deep Dyna-Q, une approche qui intègre la planification pour l'apprentissage des politiques de dialogue dans les systèmes de conversation basés sur l'IA. L'objectif est d'optimiser le processus d'achèvement des tâches via l'interaction dialoguée avec l'IA.

reinforcement learning Natural Language Processing AI algorithms dialogue systems

RESEARCHarXiv CS.CL·16/04/2026

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

Cet article présente un assistant EMR proactif pour le dialogue médecin-patient, qui surmonte les systèmes passifs en intégrant l'ASR en streaming, la stabilisation des croyances et la planification d'actions. Le système a été évalué dans un cadre contrôlé préliminaire, atteignant un F1 de 0.84 et un Recall@5 de 0.87.

Natural Language Processing ASR healthcare AI medical AI

RESEARCHarXiv CS.CL·il y a 19j

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

L'article propose un Réseau Pseudo-Siamois Bidirectionnel Focalisé vers l'Avant (FF-BPSN) pour la planification de chemins de dialogue dans les systèmes de dialogue proactifs orientés vers un objectif. Ce réseau utilise des décodeurs identiques basés sur des transformeurs pour la planification bidirectionnelle et intègre des informations pour construire un chemin avant, guidant les modèles de langage dans la génération de réponses.

transformer networks deep learning NLP AI

RESEARCHarXiv CS.CL·il y a 25j

Dual Hierarchical Dialogue Policy Learning for Legal Inquisitive Conversational Agents

Cette recherche introduit des Agents Conversationnels Inquisiteurs (ICAs) conçus pour extraire proactivement des informations, spécifiquement adaptés aux plaidoiries de la Cour Suprême des États-Unis. Elle propose un cadre d'Apprentissage par Renforcement Hiérarchique Double pour coordonner la gestion stratégique du dialogue et la génération d'énoncés fins, surpassant significativement les références.

reinforcement learning legal tech dialogue systems Conversational AI

RESEARCHarXiv CS.CL·il y a 26j

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

ToolWeave est un cadre structuré pour la synthèse de dialogues réalistes d'appel d'outils multi-tours, essentiel pour que les LLM fonctionnent comme des agents autonomes. Il résout les problèmes de génération de données synthétiques existants en prenant en charge les flux de travail multi-étapes et en réduisant les hallucinations de paramètres.

data synthesis LLMs tool-calling dialogue systems

RESEARCHarXiv CS.CL·il y a 20j

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

ReacTOD propose une architecture neuro-symbolique bornée pour les systèmes de dialogue orientés tâches, reformulant le NLU comme des appels d'outils discrets. Elle améliore la précision jusqu'à 9,3 points de pourcentage et atteint un taux d'autocorrection de 93,1% sur les erreurs interceptées.

AI architecture machine learning dialogue systems Natural Language Understanding