Fugu-MT 論文翻訳(概要): ERICA: An Empathetic Android Companion for Covid-19 Quarantine

論文の概要: ERICA: An Empathetic Android Companion for Covid-19 Quarantine

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02325v1
Date: Fri, 4 Jun 2021 08:14:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-07 15:00:15.506823
Title: ERICA: An Empathetic Android Companion for Covid-19 Quarantine
Title（参考訳）: ERICA:Covid-19 Quarantine用の共感的なAndroidコンパニオン
Authors: Etsuko Ishii, Genta Indra Winata, Samuel Cahyawijaya, Divesh Lala, Tatsuya Kawahara, Pascale Fung
Abstract要約: 我々は,自己隔離下での人々の隔離を容易にするために,エンド・ツー・エンドの対話システムを導入する。ユーザインタフェース, Nora 対 Android ERICA という Web ベースの仮想エージェントの効果をビデオ通話で評価するための制御シミュレーション実験を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 63.79997830430368
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Over the past year, research in various domains, including Natural Language Processing (NLP), has been accelerated to fight against the COVID-19 pandemic, yet such research has just started on dialogue systems. In this paper, we introduce an end-to-end dialogue system which aims to ease the isolation of people under self-quarantine. We conduct a control simulation experiment to assess the effects of the user interface, a web-based virtual agent called Nora vs. the android ERICA via a video call. The experimental results show that the android offers a more valuable user experience by giving the impression of being more empathetic and engaging in the conversation due to its nonverbal information, such as facial expressions and body gestures.
Abstract（参考訳）: 過去1年間で、自然言語処理(NLP)を含むさまざまな分野の研究は、新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックに対抗するために加速されてきたが、そうした研究は対話システムで始まったばかりである。本稿では,自律的な隔離を目的としたエンドツーエンド対話システムを提案する。ユーザインタフェース, Nora 対 Android ERICA という Web ベースの仮想エージェントの効果をビデオ通話で評価するための制御シミュレーション実験を行った。実験の結果,アンドロイドは表情や身振りなどの非言語的情報により,共感的であり,会話に係わる印象を与えることにより,より価値の高いユーザエクスペリエンスを提供することが示された。

関連論文リスト

Vocal Sandbox: Continual Learning and Adaptation for Situated Human-Robot Collaboration [64.6107798750142]
Vocal Sandboxは、位置のある環境でシームレスな人間とロボットのコラボレーションを可能にするフレームワークである。我々は,ロボットの能力に対する理解と協調をリアルタイムで構築できる軽量で解釈可能な学習アルゴリズムを設計する。我々はVocal Sandboxを,コラボレーションギフトバッグアセンブリとLEGOストップモーションアニメーションの2つの設定で評価した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-04T20:44:40Z)
Self-Directed Turing Test for Large Language Models [56.64615470513102]
チューリングテストは、自然言語の会話においてAIが人間のような振る舞いを示すことができるかどうかを調べる。従来のチューリングテストでは、各参加者が1回に1つのメッセージだけを送信する厳格な対話形式を採用している。本稿では,バーストダイアログ形式を用いた自己指示チューリングテストを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-19T09:57:28Z)
Toward a Dialogue System Using a Large Language Model to Recognize User Emotions with a Camera [0.0]
ユーザの表情から感情を認識するためのAIエージェントの方法は研究されていない。 LLMをベースとしたAIエージェントが、カメラと対話してユーザをキャプチャすることで、感情状態に応じてユーザと対話できるかどうかを検討した。その結果、AIエージェントは、HappyやAngryのような比較的高いスコアを持つ感情状態の感情状態に応じて会話できることを確認した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-15T07:03:00Z)
Self-Emotion Blended Dialogue Generation in Social Simulation Agents [18.781929161272853]
本研究では,大規模言語モデル(LLM)に基づくシミュレーションフレームワークにおける対話戦略と意思決定において,自己感情がエージェントの行動にどのように影響するかを検討する。その結果、自己感情を取り入れることで、エージェントはより人間的な対話戦略を提示できることがわかった。エージェントが複数のトピックについて議論する仮想シミュレーション環境では,エージェントの自己感情がエージェントの意思決定プロセスに大きな影響を及ぼすことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-03T02:11:48Z)
Personality-affected Emotion Generation in Dialog Systems [67.40609683389947]
ダイアログシステムに与えられた個性に基づいて感情を生成する新しいタスクであるパーソナリティ影響感情生成を提案する。本課題の課題,すなわち,(1)個性と感情的要因を不均一に統合し,(2)対話場面における多粒性感情情報を抽出する。その結果,感情生成性能はマクロF1では13%,重み付きF1では5%向上することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-03T08:48:50Z)
Towards Embedding Dynamic Personas in Interactive Robots: Masquerading Animated Social Kinematics (MASK) [10.351714893090964]
本稿では,キャラクターライクなペルソナを用いたユーザエンゲージメントを高める革新的な対話型ロボットシステムの設計と開発について述べる。ペルソナ駆動のダイアログエージェントの基礎の上に構築されたこの研究は、エージェントを物理的な領域に拡張し、ロボットを使ってより魅了的で対話的な体験を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-15T06:22:32Z)
Does Collaborative Human-LM Dialogue Generation Help Information Extraction from Human Dialogues? [55.28340832822234]
実際のアプリケーションにおける人間の対話の問題解決は、既存のWizard-of-Ozコレクションよりもはるかに複雑である。本稿では,リアルな対話を合成できる人間間対話生成フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-13T20:02:50Z)
CDialog: A Multi-turn Covid-19 Conversation Dataset for Entity-Aware Dialog Generation [18.047064216849204]
われわれは,CDialog と命名された Covid-19 病に関連する高品質な医療用ダイアログデータセットを公表した。本稿では,CDialogデータセットに基づく新しい医用ダイアログシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-16T11:07:34Z)
The Effects of Interactive AI Design on User Behavior: An Eye-tracking Study of Fact-checking COVID-19 Claims [12.00747200817161]
我々は,AIを用いたファクトチェックシステムの相互作用がユーザインタラクションに与える影響について,実験室による眼球追跡調査を行った。その結果、AIシステムの予測パラメータを対話的に操作することの存在は、ユーザの生活時間や、AOIの眼球修正に影響を及ぼすが、精神的な作業負荷には影響しないことがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-17T21:08:57Z)
Towards Persona-Based Empathetic Conversational Models [58.65492299237112]
共感的会話モデルは、多くのドメインにおけるユーザの満足度とタスク結果を改善することが示されている。心理学において、ペルソナは人格と高い相関関係があることが示され、それによって共感に影響を及ぼす。本研究では,ペルソナに基づく共感的会話に対する新たな課題を提案し,ペルソナが共感的反応に与える影響に関する最初の経験的研究を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-26T08:51:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。