論文の概要: Intelligent Conversational Android ERICA Applied to Attentive Listening and Job Interview

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.00403v1
• Date: Sun, 2 May 2021 06:37:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-04 14:20:58.623399
• Title: Intelligent Conversational Android ERICA Applied to Attentive Listening and Job Interview
• Title（参考訳）: インテリジェントな会話型Android ERICAによる聞き取りと求人面接
• Authors: Tatsuya Kawahara, Koji Inoue, Divesh Lala
• Abstract要約: 我々はインテリジェントな会話型android ericaを開発した。 ERICAには,注意深い聞き取り,就職面接,スピードデートなど,いくつかのソーシャルインタラクションタスクを設定した。 40人の高齢者が会話を分解することなく5～7分間の会話を行ったことが評価されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.789773897391605
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Following the success of spoken dialogue systems (SDS) in smartphone assistants and smart speakers, a number of communicative robots are developed and commercialized. Compared with the conventional SDSs designed as a human-machine interface, interaction with robots is expected to be in a closer manner to talking to a human because of the anthropomorphism and physical presence. The goal or task of dialogue may not be information retrieval, but the conversation itself. In order to realize human-level "long and deep" conversation, we have developed an intelligent conversational android ERICA. We set up several social interaction tasks for ERICA, including attentive listening, job interview, and speed dating. To allow for spontaneous, incremental multiple utterances, a robust turn-taking model is implemented based on TRP (transition-relevance place) prediction, and a variety of backchannels are generated based on time frame-wise prediction instead of IPU-based prediction. We have realized an open-domain attentive listening system with partial repeats and elaborating questions on focus words as well as assessment responses. It has been evaluated with 40 senior people, engaged in conversation of 5-7 minutes without a conversation breakdown. It was also compared against the WOZ setting. We have also realized a job interview system with a set of base questions followed by dynamic generation of elaborating questions. It has also been evaluated with student subjects, showing promising results.
• Abstract（参考訳）: スマートフォンアシスタントとスマートスピーカーにおける音声対話システム(SDS)の成功に続いて、多数のコミュニケーションロボットが開発・商業化されている。 ヒューマンマシンインタフェースとして設計された従来のSDSと比較して,ロボットとのインタラクションは,人間同型性や身体的存在のため,人間と会話するよりは近いと考えられる。 対話の目的や課題は情報検索ではなく、会話そのものである。 人間レベルの「長く深い」会話を実現するために、我々はインテリジェントな会話型android ericaを開発した。 ERICAには,注意深い聞き取り,面接,スピードデートなど,いくつかのソーシャルインタラクションタスクを設定した。 自発的かつ漸進的な複数発話を可能にするため,RTP(transition-relevance place)予測に基づいて頑健なターンテイクモデルを実装し,IPUに基づく予測ではなく,時間フレームの予測に基づいて様々なバックチャネルを生成する。 我々は、部分的な繰り返しと焦点単語に対する質問と評価応答を併用したオープンドメイン注意聴取システムを実現した。 40人の高齢者が会話を分解することなく5～7分間の会話を行った。 また、WOZ設定と比較された。 また,基本的な質問のセットと,質問の動的生成を伴う面接システムも実現している。 学生でも評価され、有望な結果を示している。

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