Multi-Step Dialogue Workflow Action Prediction

📄 arXiv: 2311.09593v2 📥 PDF

作者: Ramya Ramakrishnan, Ethan R. Elenberg, Hashan Narangodage, Ryan McDonald

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-11-16 (更新: 2024-02-13)

💡 一句话要点

提出多步骤对话工作流动作预测以提升任务自动化

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 对话系统 任务导向 动作预测 自动化 机器学习 图遍历 少量学习

📋 核心要点

  1. 现有的任务导向对话系统在处理多步骤工作流时，往往缺乏有效的动作预测能力，导致任务完成效率低下。
  2. 本文提出的解决方案包括微调、少量上下文学习和零-shot图遍历，旨在提高多步骤动作的预测准确性和自动化程度。
  3. 实验结果显示，采用多步骤动作预测后，任务成功率显著提升，并且步骤自动化率提高了20%，有效减少了人工干预需求。

📝 摘要（中文）

在任务导向的对话系统中，系统通常需要遵循一系列称为工作流的动作，以完成特定任务。本文提出了多步骤工作流动作预测这一新问题，系统能够预测多个未来的工作流动作。准确的多步骤预测可以实现多轮自动化，从而节省时间以专注于更复杂的任务。我们提出了三种简单易实现的建模方法：1）在训练数据集上进行微调，2）利用检索和大语言模型提示的少量上下文学习，3）零-shot图遍历，将历史动作序列聚合为图进行预测。实验表明，多步骤动作预测能够提高下游对话任务的准确性，并在不需要过多人工反馈的情况下，增加20%的步骤自动化。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决任务导向对话系统中多步骤工作流动作预测的不足，现有方法在处理复杂任务时常常无法有效预测后续动作，导致效率低下。

核心思路：论文提出通过三种建模方法来提升多步骤动作的预测能力，分别是微调、少量上下文学习和零-shot图遍历，旨在实现更高效的任务自动化。

技术框架：整体架构包括数据预处理、模型训练和预测三个主要阶段。首先，对训练数据进行微调，然后利用少量示例进行上下文学习，最后通过图遍历方法进行动作预测。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了零-shot图遍历方法，将历史动作序列转化为图结构进行预测，这一方法与传统的序列预测方法有本质区别。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化预测准确性，并在网络结构上进行了调整，以适应多步骤动作的复杂性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，采用多步骤动作预测后，任务成功率提高了显著的20%，并且在不需要过多人工反馈的情况下，系统的自动化程度得到了显著提升，展示了该方法的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能客服、虚拟助手和自动化任务管理等。通过提高对话系统的自动化水平，可以显著提升用户体验，减少人工干预，进而在商业和服务领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

In task-oriented dialogue, a system often needs to follow a sequence of actions, called a workflow, that complies with a set of guidelines in order to complete a task. In this paper, we propose the novel problem of multi-step workflow action prediction, in which the system predicts multiple future workflow actions. Accurate prediction of multiple steps allows for multi-turn automation, which can free up time to focus on more complex tasks. We propose three modeling approaches that are simple to implement yet lead to more action automation: 1) fine-tuning on a training dataset, 2) few-shot in-context learning leveraging retrieval and large language model prompting, and 3) zero-shot graph traversal, which aggregates historical action sequences into a graph for prediction. We show that multi-step action prediction produces features that improve accuracy on downstream dialogue tasks like predicting task success, and can increase automation of steps by 20% without requiring as much feedback from a human overseeing the system.