كازينو: جوربوس من حوارات التفاوض في المخيم لأنظمة التفاوض التلقائي

الأنظمة الآلية التي تتفاوض مع البشر لديها تطبيقات واسعة في علم التربية والاتحاد الدولي للتنصيص. لتعزيز تطوير أنظمة التفاوض العملية، نقدم كازينو: جثة رواية تزيد عن ألف حوارات مفاوضات باللغة الإنجليزية. يأخذ المشاركون دور جيران المخيمات والتفاوض على حزم الأغذية والمياه والحطب لرحلتهم القادمة. ينتج عن تصميمنا مفاوضات غنية متنوعة ومتناهية اللغوية مع الحفاظ على بيئة مجال مغلقة. مستوحاة من الأدبيات في المفاوضات البشرية البشرية، نعلن استراتيجيات الإقناع وأداء تحليل الارتباط لفهم كيفية ارتباط سلوكيات الحوار بأداء التفاوض. ونحن نقترح وتقييم إطار عمل متعدد المهام للتعرف على هذه الاستراتيجيات في كلام معطى. نجد أن التعلم متعدد المهام يحسن بشكل كبير الأداء لجميع ملصقات الاستراتيجية، خاصة بالنسبة للذين هم الأكثر انحاءا. نطلق سراح البيانات والشروح والعهد لدفع العمل المستقبلي في مفاوضات الجهاز البشري: https://github.com/kushalchawla/casino

Automated systems that negotiate with humans have broad applications in pedagogy and conversational AI. To advance the development of practical negotiation systems, we present CaSiNo: a novel corpus of over a thousand negotiation dialogues in English. Participants take the role of campsite neighbors and negotiate for food, water, and firewood packages for their upcoming trip. Our design results in diverse and linguistically rich negotiations while maintaining a tractable, closed-domain environment. Inspired by the literature in human-human negotiations, we annotate persuasion strategies and perform correlation analysis to understand how the dialogue behaviors are associated with the negotiation performance. We further propose and evaluate a multi-task framework to recognize these strategies in a given utterance. We find that multi-task learning substantially improves the performance for all strategy labels, especially for the ones that are the most skewed. We release the dataset, annotations, and the code to propel future work in human-machine negotiations: https://github.com/kushalchawla/CaSiNo