شماره ركورد
25778
شماره راهنما
COM3 160
عنوان
مديريت همكارانه گفت وگوهاي وظيفه گرا بر اساس ترجيحات كاربر
مقطع تحصيلي
دكتري
رشته تحصيلي
مهندسي كامپيوتر - نرم افزار
دانشكده
مهندسي كامپيوتر
تاريخ دفاع
1404/09/26
صفحه شمار
125 ص .
استاد راهنما
محمدعلي نعمت بخش , افسانه فاطمي
كليدواژه فارسي
مديريت گفتگو ي وظيفه گرا , مدل حالت اطلاعات , يادگيري درون متني , جستجو ي موجوديت , ترجيحات كاربر
چكيده فارسي
مديريت گفتگوي وظيفه گرا با هدف اتمام بدون شكست وظيفه ي مشخص از پردازش زبان طبيعي و برنامه ريزي استفاده مي كند. با پيشرفت چشمگير مدل هاي زباني بزرگ در حوزه ي پردازش زبان طبيعي، بسياري از پلتفرم هاي مديريت گفتگوي وظيفه گراي اخير بر مبناي اين مدل ها توسعه يافته اند.اما چون اغلب اين پلتفرم ها بر مبناي موقعيت تكميل وظيفه و پيامد تغييرات گفتگو ايجاد نشده اندبسياري از گفتگوها با شكست مواجه مي شوند. اين پژوهش براي مقابله با چنين مشكلاتي مدلي براي مديريت گفتگو بر پايه ي مدل حالت اطلاعات و يادگيري درون متني مدل هاي زباني بزرگ ايجاد مي كند.برنامه ريزي پيش فعالانه و همكارانه در اين مدل با استفاده ي مستقيم از اطلاعات مياني مؤثر گفتگوممكن مي شود. مكانيزم بازيابي اين مدل بر پايه ي مرتب سازي موجوديت است و تسهيل مديريت موقعيت هاي چالش برانگيز با ايجاد پرسش هاي ابهام زدايي است. براي ايجاد اين مدل، ترجيحات به اسلات ها و بخش متني تجزيه و مؤلفه هاي اطلاعاتي بر پايه ي مدل حالت اطلاعات و با استفاده ازاطلاعات مياني تعريف شده اند؛ اطلاعاتي كه استفاده از آن ها در موقعيت هاي مستعد اشتباه ممكن است مانع شكست گفتگو شود. تركيب اين مؤلفه هاي اطلاعاتي منجر به مجموعه اي محدود از حالت هاي اطلاعات مي شود. بعد حركات گفتگو، رويه هاي متناظر و استراتژي بروزرساني ايجاد شدهاند. بر پايه يارزيابي ها مقادير معيارهاي اطلاع رسان و موفقيت مربوط به مدل اين پژوهش براي مجموعه ي تمام گفتگوهاي تك دامنه ايMultiWOZ ماكزيمم است. همچنين مديريت موقعيت چالش برانگيري مانندموقعيت با چند موجوديت مطابق اسلات ها با استفاده از مرتب سازي موجوديت ممكن است؛ بنابراين پيمانه اي مستقل براي جستجوي موجوديت تعريف شده است. افزون بر اين، تعريف اين ماژول تنها به مسئله ي مديريت گفتگو محدود نمانده است. بررسي الگوي استفاده از پلتفرم هاي جستجوي موجوديت وبازبيني مدل هاي پيشين منجر به تشخيص محدوديت هايي چون لحاظ نشدن اطلاعات متناظر اسلات هاو تمام چكيده ي نظرات مي شود. ايجاد مدل چندمرحله اي اين پژوهش براي جستجوي موجوديت بر اين اساس است. پرسه در اين مدل متشكل از مقادير اسلات ها و بخش متني است. موجوديت هاي نامرتبط در مرحله ي ابتدايي بر پايه ي مقادير اسلات ها حذف مي شوند. بعد موجوديت ها با مقايسه ي بخش متني پرسه و مستند نظر بر پايه ي مونوبرت مرتب مي شوند. چون پيكره هاي پيشين براي جستجوي موجوديتمحتوي تمام اين اطلاعات نيستند پيكره اي براي تنظيم اين مدل ايجاد شده است. با ارزيابي بر پايه يمعيارهاي ميانگين دقت متوسط، ميانگين مرتبه معكوس و امتياز تجمعي تخفيفدار نرمال اثر ملاحظات ايجاد و پياده سازي مدل مانند پيمانه هاي مدل، پيكره، تغييرات ايپاك، ايجاد پرسه ي مكانيزه، تغيير مدل زباني بر ارتقاي اين مدل براي بازيابي ليست مرتب موجوديت ها مشخص ميشود. پتانسيل مدل براي ارتقاي مستمر با پيشرفت مدل هاي بازنمايي تنها انكدر مشهود است چون استفاده از مدرنبرت براي چكپوينت ابتدايي به تنهايي موجب پيشرفت چشمگير مقادير معيارها مي شود.
كليدواژه لاتين
task-oriented dialogue management , information state approach , in-context learning , entity search , user preferences
عنوان لاتين
Collaborative Management of Task-Oriented Dialogues Based on User Preferences
گروه آموزشي
مهندسي نرم افزار
چكيده لاتين
The task-oriented dialogue (TOD) management completes a particular task through planning and natural language processing (NLP). Therefore, with large language models (LLMs) progression, many later TOD management methods are primarily centered on LLMs. In these models, ignoring the task-aware planning and impact of changes in task completion caused many failures in conversations. This work introduces a conversation management model based on information state approach and in-content learning of LLMs, to mitigate challenges like this. The model is created for collaborative and proactive planning by explicitly leveraging the whole effective intermediate information. It enables creating effective clarification questions, and Its retrieval mechanism is centered on entity ranking. To construct this model, preferences are decomposed into predefined slots and text part; informational components are identified perusing information state approach, concentrating on intermediate information that might prevent failure in error-prone conditions. These components lead to a limited collection of information states. Then, dialogue moves, correspondent procedures are identified and update strategy is created. The created multi-domain method can complete the whole MultiWOZ conversations in which domain in not changed, without failure, which is equal to the perfect inform and success. Entity ranking is part of the created model; therefore, an independent entity search module is created. By identifying common entity retrieval patterns in entity search platforms and investigating previous works, the issue of not exploiting information like categorical entity information and the whole content of review abstracts is identified. To mitigate this, the multi-phase entity search is created that models the query as a combination of predefined slots and a text part. In the initial phase, it excludes irrelevant entities centered on predefined slots. Then, a monoBERT-based model evaluates the congruence of the query’s text part with the corresponding entity information. No existing dataset captures these information; therefore, a dataset is curated to calibrate the model. evaluations considering modules assessment, mechanized query and dataset curation, epoch alteration, and language model enhancement indicate consistent improvements in the MAP, MRR and nDCG metrics. These evaluations confirm created model’s progression potential alongside improvement in encoder-only models.
تعداد فصل ها
6
فهرست مطالب pdf
158256
نويسنده