English(EN) Transition-Matrix Regularization for Next Dialogue Act Prediction in Counselling Conversations

新的正则化技术增强了咨询对话中的对话行为预测

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-04 05:00

研究人员开发了一种名为转移矩阵正则化（Transition-Matrix Regularization）的新方法，以改进咨询对话中对话行为的预测。该技术通过将预测的对话行为分布与语料库派生的转移模式对齐，将经验性的对话流程统计信息纳入预测过程。在德国咨询分类法上进行评估时，该方法在宏观 F1 分数上取得了显著改进，根据所使用的编码器不同，增幅在 9% 到 42% 之间。该方法在不同语言和咨询领域也显示出有效性，表明其在细粒度、数据稀疏的对话任务中具有广泛的适用性。 AI

影响这项研究可能带来更准确、更具上下文感知能力的 AI 系统，用于心理健康支持和其他对话应用。

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arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Eric Rudolph, Philipp Steigerwald, Jens Albrecht · 2026-11-04 05:00

Counseling对话中的下一对话行为预测的转移矩阵正则化

arXiv:2604.18539v2 Announce Type: replace Abstract: This paper studies how empirical dialogue-flow statistics can be incorporated into Next Dialogue Act Prediction (NDAP). A KL regularization term is proposed that aligns predicted act distributions with corpus-derived transition …

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