論文の概要: ADVISER: A Toolkit for Developing Multi-modal, Multi-domain and
Socially-engaged Conversational Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.01777v1
- Date: Mon, 4 May 2020 18:27:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-07 00:02:28.402296
- Title: ADVISER: A Toolkit for Developing Multi-modal, Multi-domain and
Socially-engaged Conversational Agents
- Title（参考訳）: ADVISER: マルチモーダル・マルチドメイン・ソーシャル型会話エージェントの開発のためのツールキット
- Authors: Chia-Yu Li, Daniel Ortega, Dirk V\"ath, Florian Lux, Lindsey
Vanderlyn, Maximilian Schmidt, Michael Neumann, Moritz V\"olkel, Pavel
Denisov, Sabrina Jenne, Zorica Kacarevic and Ngoc Thang Vu
- Abstract要約: ADVISERはオープンソースのマルチドメインダイアログシステムツールキットである。
マルチモーダル(音声、テキスト、視覚を含む)会話エージェントの開発を可能にする。
ツールキットの最終的なPythonベースの実装は、柔軟で、使いやすく、拡張が容易です。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.222054181839095
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present ADVISER - an open-source, multi-domain dialog system toolkit that
enables the development of multi-modal (incorporating speech, text and vision),
socially-engaged (e.g. emotion recognition, engagement level prediction and
backchanneling) conversational agents. The final Python-based implementation of
our toolkit is flexible, easy to use, and easy to extend not only for
technically experienced users, such as machine learning researchers, but also
for less technically experienced users, such as linguists or cognitive
scientists, thereby providing a flexible platform for collaborative research.
Link to open-source code: https://github.com/DigitalPhonetics/adviser
- Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチモーダル(音声,テキスト,視覚を含む),社会的に関与した(感情認識,エンゲージメントレベル予測,バックチャネル化など)対話エージェントの開発を可能にする,オープンソースのマルチドメイン対話システムツールキットである advisorを提案する。
私たちのツールキットの最終的なPythonベースの実装は柔軟で使いやすく、機械学習研究者のような技術的に経験のあるユーザだけでなく、言語学者や認知科学者のような技術的に経験の浅いユーザのためにも拡張が容易です。
オープンソースコードへのリンク: https://github.com/digitalphonetics/adviser
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