論文の概要: A Simulated Experiment to Explore Robotic Dialogue Strategies for People
with Dementia
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.08940v1
- Date: Sun, 18 Apr 2021 19:35:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-20 13:39:54.190408
- Title: A Simulated Experiment to Explore Robotic Dialogue Strategies for People
with Dementia
- Title（参考訳）: 認知症者のためのロボット対話戦略の模擬実験
- Authors: Fengpei Yuan, Amir Sadovnik, Ran Zhang, Devin Casenhiser, Eun Jin
Paek, Si On Yoon, and Xiaopeng Zhao
- Abstract要約: 繰り返し質問の文脈におけるPwD-ロボット相互作用のための部分可観測マルコフ決定プロセス(POMDP)モデルを提案する。
異なる認知能力と異なるエンゲージメントレベルを持つpwdに対する適応的会話戦略を学ぶためにq-learningを用いた。
これは、PwDの繰り返し質問に対処するための会話型ソーシャルロボットの適用に向けた有用なステップかもしれません。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5412519393131974
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: People with Alzheimer's disease and related dementias (ADRD) often show the
problem of repetitive questioning, which brings a great burden on persons with
ADRD (PwDs) and their caregivers. Conversational robots hold promise of coping
with this problem and hence alleviating the burdens on caregivers. In this
paper, we proposed a partially observable markov decision process (POMDP) model
for the PwD-robot interaction in the context of repetitive questioning, and
used Q-learning to learn an adaptive conversation strategy (i.e., rate of
follow-up question and difficulty of follow-up question) towards PwDs with
different cognitive capabilities and different engagement levels. The results
indicated that Q-learning was helpful for action selection for the robot. This
may be a useful step towards the application of conversational social robots to
cope with repetitive questioning in PwDs.
- Abstract（参考訳）: アルツハイマー病と関連する認知症(ADRD)の患者は、繰り返し質問する問題をしばしば示しており、ADRD(PwDs)患者とその介護者に大きな負担がかかる。
会話ロボットは、この問題に対処し、介護者の負担を軽減することを約束する。
本稿では,PwD-robot相互作用を反復的質問の文脈において部分的に観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)モデルを提案し,Qラーニングを用いて,認知能力の異なるPwDに対する適応的会話戦略(フォローアップ質問の率とフォローアップ質問の難しさ)を学習した。
その結果,q-learningはロボットの行動選択に有用であった。
これは、PwDにおける反復的な質問に対処するための会話型社会ロボットの適用に向けた有用なステップかもしれない。
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