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首页> 外文会议>Twentieth International Joint Conference on Artificial Intelligence(IJCAI-07) >Natural Language Query Recommendation in Conversation Systems
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Natural Language Query Recommendation in Conversation Systems

机译：会话系统中的自然语言查询建议

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In this paper, we address a critical problem in conversation systems: limited input interpretation capabilities. When an interpretation error occurs, users often get stuck and cannot recover due to a lack of guidance from the system. To solve this problem, we present a hybrid natural language query recommendation framework that combines natural language generation with query retrieval. When receiving a problematic user query, our system dynamically recommends valid queries that are most relevant to the current user request so that the user can revise his request accordingly. Compared with existing methods, our approach offers two main contributions: first, improving query recommendation quality by combining query generation with query retrieval; second, adapting generated recommendations dynamically so that they are syntactically and lexically consistent with the original user input. Our evaluation results demonstrate the effectiveness of this approach.
机译：在本文中，我们解决了对话系统中的一个关键问题：有限的输入解释功能。发生解释错误时，由于缺乏系统指导，用户经常会卡住而无法恢复。为了解决此问题，我们提出了一种混合自然语言查询推荐框架，该框架将自然语言生成与查询检索相结合。当收到有问题的用户查询时，我们的系统会动态推荐与当前用户请求最相关的有效查询，以便用户可以相应地修改其请求。与现有方法相比，我们的方法有两个主要贡献：第一，通过将查询生成与查询检索相结合来提高查询推荐质量。其次，动态调整生成的建议，以使它们在语法和词法上与原始用户输入保持一致。我们的评估结果证明了这种方法的有效性。

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