Persistent Web information assistants must combine evolving document facts with user requirements established and revised across sessions. Yet systematic evaluation of how changes in both sources affect response requirements and evidence attribution remains limited. To address this gap, we introduce Dual-Source Evolution Benchmark (DuSE-Bench), a benchmark comprising 1,000 tasks across five scenarios, including 700 whose required premises originate in both dialogue and documents. An evolving Support Graph guides task construction and preserves links from updated facts and reused conclusions to original turns and passages. Task annotations distinguish grounding source from state dependence and enable separate evaluation of response content, response type, and source attribution. Experiments across 11 baseline configurations reveal persistent challenges in joint reasoning over evolving dialogue and documents, with content accuracy on jointly grounded tasks reaching at most 56.7%. Moreover, improvements in content accuracy can coincide with poorer response choice, while content-correct responses frequently lack complete attribution to original evidence. Matched evidence substitutions further show that the effect of replacing one source's evidence depends on support from the other. These findings motivate coordinating dialogue memory and document retrieval to apply current user requirements and document facts together while preserving their original support. The data are available at https://github.com/JianfengGao7/DuSE-Bench.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

论文盘点:CVPR 2019 - 文本检测专题
PaperWeekly
14+阅读 · 2019年5月31日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
14+阅读 · 2018年4月27日
一文读懂生成对抗网络GANs(附学习资源)
数据派THU
10+阅读 · 2018年2月9日
论文浅尝 | Open world Knowledge Graph Completion
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月30日
读书报告 | CN-DBpedia: A Chinese Knowledge Extraction System
科技创新与创业
19+阅读 · 2018年1月4日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
92+阅读 · 2020年2月28日
VIP会员
最新内容
人工智能在军事教育中的应用:若干视角与经验
“星链”减速与不断适应的乌克兰
专知会员服务
1+阅读 · 11月6日
美国中期选举之后:帕兰提尔面临不确定性?
专知会员服务
2+阅读 · 11月6日
《面向国防领域的大语言模型基准测试与适配》
专知会员服务
17+阅读 · 10月28日
世界模型入门:从序贯决策到通用智能体
专知会员服务
19+阅读 · 10月24日
相关VIP内容
相关资讯
论文盘点:CVPR 2019 - 文本检测专题
PaperWeekly
14+阅读 · 2019年5月31日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
14+阅读 · 2018年4月27日
一文读懂生成对抗网络GANs(附学习资源)
数据派THU
10+阅读 · 2018年2月9日
论文浅尝 | Open world Knowledge Graph Completion
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月30日
读书报告 | CN-DBpedia: A Chinese Knowledge Extraction System
科技创新与创业
19+阅读 · 2018年1月4日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员