יום שני, 5 באוקטובר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.AI ·

TPBench: בנצ'מרק לדחיסת דיאלוג

TPBench: A Turning-Point Benchmark for Dialogue Compression
TPBench הוא בנצ'מרק לדחיסת דיאלוג. הוא בודק שלושה יעדי מידע: מטרת המשתמש הראשונית, ערך נוכחי של נתון שהמשתמש עדכן, ושניהם בדיאלוגים עם עדכון מאוחר. הבנצ'מרק משתמש בנתוני MultiWOZ ו-SDG.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.02736v1 Announce Type: cross Abstract: A compressor can keep the facts of a dialogue and still drop the turn that changed them. A user corrects a price, reverses a choice, or adds a constraint. We call this failure turning-point eviction. One overall retention score hides it, because that score mixes what the user first wanted with what the user wants now. We introduce TPBench, which evaluates three complementary information targets at shared nominal retention budgets. P1 asks for the user's initial goal. P2 asks for the current value of a slot the user revised. P3 asks for both, in dialogues with a late annotated slot update. The current-value answers come from the human dialogue-state annotations of MultiWOZ and SGD. The initial-goal answer is the first sentence of the first u
קרא במקור המקורי