議論に基づく対話シミュレーションによる論争的会話推薦システムの評価

概要: 会話推薦システムは、テキストまたは音声の対話に基づいてユーザーに最も関連性の高い情報を推奨することを目的としており、ユーザーは自らの好みをシステムにより効率的に伝えることができます。論争的会話推薦システムは、参加者が共通の基盤のそれぞれの表現において特定の信念を共有し、共通の目標に向かって行動するような熟考の対話を表します。このようなシステムの目標は、特定のアイテムがユーザーの示された関心に一致していることを示すために、推奨に対して適切な支持理由を提示することです。ここでは、認知的プラグマティクスに基づく学際的な論証に基づく会話推薦モデルを提示します。また、理論的背景の質を調査するための対話シミュレーターも提示します。言語理論を実装する計算モデルに基づいて合成対話のセットを生成し、これらの対話の妥当性と効率性に関する人間の評価を収集しました。私たちの結果は、合成対話が自然さと支持理由の選択に関して高いスコアを得ることを示しています。