Метод улучшения диалоговых агентов через предсказание недовольства пользователя
Исследователи предложили довольно приземлённый способ сделать голосовых ассистентов меньше раздражающими: не отвечать вслепую, а заранее оценивать, останется ли пользователь недоволен, и в спорных случаях задавать уточняющий вопрос. Это встроили в обычный каскад ASR → переформулировка → интент/домен → ответ → TTS, так что речь не о новом ассистенте, а о более аккуратном менеджере диалога.
Чтобы модель лучше жила с шумом ASR и редкими доменами, поверх основного обучения добавили контрастивную задачу в духе SimCSE и классификацию домена/интента. Архитектуру не ломали, просто дали ей больше сигналов. По результатам авторов, прирост особенно заметен в сложных сценариях: в universal QA CLA вы...
Источник: Data Science by ODS.ai
Все новости: ai.popovs.tech
В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки
