今日arXiv最熱NLP大模型論文：微軟：用大模型分析用戶滿意度，讓智能系統更善解人意

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原標題：今日arXiv最熱NLP大模型論文：微軟：用大模型分析用戶滿意度，讓智能系統更善解人意
關鍵字：模型,用戶,模式,方法,數據
文章來源：夕小瑤科技說
內容字數：6834字

內容摘要：

夕小瑤科技說 原創作者 | 芒果引言：關于大模型分析用戶滿意度的探索該研究強調了用戶滿意度估計（USE）的準確性和可解釋性在改善對話系統中的重要性。現有的基于特征化機器學習模型或文本嵌入的方法在提取模式和可解釋性方面存在限制。文章提出利用大語言模型（LLMs）能更有效地從用戶的自然語言中提取出用戶滿意度的可解釋信號。并且作者通過監督學習的方式開發了一種新的方法——監督提示用戶滿意度量表 (SPUR)，這種方法不僅具有更高的準確性，而且更具解釋性。
論文標題：Interpretable User Satisfaction Estimation for Conversational Systems with Large Language Models
論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2403.12388.pdf
用戶滿意度估計（USE）的現狀與局限性用戶滿意度估計（USE）對于理解、評估和持續改進對話系統至關重要。在通用（如ChatGPT和Bing Copilot）和特定任務（如客戶服務機器人）的對話系統中，用戶以多樣的對話模式表達他們的滿意或不滿意。現有基于特征

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作者簡介：更快的AI前沿，更深的行業洞見。聚集25萬AI一線開發者、互聯網中高管和機構投資人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠，兼備行業嗅覺與報道深度。