이 논문은 경험적 대화 흐름 통계를 다음 대화 행위 예측(NDAP)에 통합하는 방법을 연구해요. KL 정규화 항을 제안하여 예측된 행위 분포를 코퍼스에서 파생된 전이 패턴과 일치시키는데, 이는 독일 상담 분류에서 최대 42%의 매크로-F1 점수 향상을 가져왔어요. 다양한 사전 훈련된 인코더와 아키텍처에 대한 실험 결과, 전이 정규화는 일관된 성능 향상을 제공하며 특히 데이터가 부족한 대화 작업에서 효과적이에요.