Multiturnlassingen

Multiturnlassingen is een concept in de context van dialoggebaseerde systemen en data-labeling. Het verwijst naar het proces waarbij classificaties, interpretaties of besluiten niet in één enkele beurt worden vastgesteld, maar over meerdere turns van een gesprek worden opgebouwd. Tijdens opeenvolgende interacties kan aanvullende context, zoals intentie of sentiment, worden vastgesteld en de label- of beslissingscriteria worden bijgesteld.

In de praktijk begint multiturnlassingen met een voorlopige label-inschatting op basis van de eerste beurt. Afhangend van de vertrouwensscore kan het systeem extra clarifying questions voorstellen of de gebruiker om verduidelijking vragen. Vervolgens worden de gegevens uit latere turns samengevoegd door een aggregatiemethode (bijv. probabilistische fusie, voting of gewichtstoekenning) om tot een eindlabel te komen. Het concept sluit vaak een menselijke inbreng (human-in-the-loop) in, bijvoorbeeld als de automatische inschatting onzeker blijft.

Toepassingen zijn onder meer klantenservicechatbots, waar een gesprek meerdere keren nodig kan zijn om de intentie of het probleem van de gebruiker correct te identificeren; sentiment- en intentclassificatie in ongestructureerde tekst; en annotatie-projecten waarbij annotatoren in de loop beslissingen en labels verfijnen.

Voordelen zijn onder meer hogere nauwkeurigheid bij ambiguïteit, betere benutting van context over meerdere turns en een potentieel efficiëntere labeling door gerichte follow-up. Nadelen omvatten ontwerpaspecten zoals het kiezen van geschikte clarifying vragen, de kans op langere interacties en hogere latency, en zorgen rond privacy en gegevensbeveiliging.

Zie ook: dialoogsystemen; intentieclassificatie; actieve labeling; menselijke in de lus; annotatie-workflows.