論文の概要: A Logic-based Multi-agent System for Ethical Monitoring and Evaluation
of Dialogues
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08294v1
- Date: Fri, 17 Sep 2021 01:48:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-21 02:41:43.160356
- Title: A Logic-based Multi-agent System for Ethical Monitoring and Evaluation
of Dialogues
- Title(参考訳): 倫理的監視と対話評価のための論理型マルチエージェントシステム
- Authors: Abeer Dyoub (DISIM, University of L'Aquila, Italy), Stefania
Costantini (DISIM, University of L'Aquila, Italy), Ivan Letteri (DISIM,
University of L'Aquila, Italy), Francesca A. Lisi (DIB & CILA, University of
Bari "Aldo Moro", Italy)
- Abstract要約: 対話システムの倫理的監視と評価を目的としたマルチエージェントシステム(MAS)。
オンライン顧客サービスチャットポイントにおけるチャットエージェントの倫理行動のモニタリングと評価のためのプロトタイプアプリケーション
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Dialogue Systems are tools designed for various practical purposes concerning
human-machine interaction. These systems should be built on ethical foundations
because their behavior may heavily influence a user (think especially about
children). The primary objective of this paper is to present the architecture
and prototype implementation of a Multi Agent System (MAS) designed for ethical
monitoring and evaluation of a dialogue system. A prototype application, for
monitoring and evaluation of chatting agents' (human/artificial) ethical
behavior in an online customer service chat point w.r.t their
institution/company's codes of ethics and conduct, is developed and presented.
Future work and open issues with this research are discussed.
- Abstract(参考訳): 対話システムは、人間と機械の相互作用に関する様々な実用目的のために設計されたツールである。
これらのシステムは、その行動がユーザー(特に子供について)に大きな影響を及ぼす可能性があるため、倫理的基盤の上に構築されるべきである。
本研究の目的は,対話システムの倫理的監視と評価を目的としたマルチエージェントシステム(MAS)のアーキテクチャとプロトタイプの実装である。
オンライン顧客サービスチャットポイントにおけるチャットエージェント(人間/人工)倫理行動の監視・評価を行うためのプロトタイプアプリケーションを開発・提示する。
本研究の今後の課題と課題について論じる。
関連論文リスト
- GUI Agents: A Survey [129.94551809688377]
グラフィカルユーザインタフェース(GUI)エージェントは、人間とコンピュータのインタラクションを自動化するためのトランスフォーメーションアプローチとして登場した。
GUIエージェントの関心の高まりと基本的な重要性により、ベンチマーク、評価指標、アーキテクチャ、トレーニングメソッドを分類する総合的な調査を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-18T04:48:28Z) - Who Speaks Next? Multi-party AI Discussion Leveraging the Systematics of Turn-taking in Murder Mystery Games [7.946510318969307]
本研究では,会話分析における隣接対やターンテイクといった会話規範に着目した。
本稿では,AIエージェントの対話制御にこれらの規範を適用した"Murder Mystery Agents"という新しいフレームワークを提案する。
提案フレームワークは、隣接ペアと自己選択機構に基づいて、次の話者選択を統合する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-06T10:45:54Z) - Coherence-Driven Multimodal Safety Dialogue with Active Learning for Embodied Agents [23.960719833886984]
M-CoDAL(M-CoDAL)は、安全クリティカルな状況下でのコミュニケーションをよりよく理解するために、実施エージェント向けに設計されたマルチモーダル対話システムである。
提案手法は,2K Reddit画像から抽出した1Kの安全違反を含む,新たに作成されたマルチモーダルデータセットを用いて評価する。
このデータセットで得られた結果は、我々のアプローチが会話の安全性だけでなく、安全状況、ユーザーの感情、および会話の安全性の解決を改善することを実証している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-18T03:26:06Z) - A Conceptual Framework for Ethical Evaluation of Machine Learning Systems [12.887834116390358]
倫理的意味は、機械学習システムの評価を設計する際に現れる。
本稿では,倫理的評価における重要なトレードオフを,潜在的な倫理的害に対する情報ゲインのバランスとして特徴付けるユーティリティ・フレームワークを提案する。
我々の分析は、倫理的な複雑さを意図的に評価し、管理する開発チームにとって重要な必要性を浮き彫りにしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-05T01:06:49Z) - Towards Human-centered Proactive Conversational Agents [60.57226361075793]
積極的システムと反応性システムの区別は、積極的システムのイニシアティブな性質にある。
我々は,人間中心型PCAの3つの重要な側面,すなわち知性,適応性,市民性に関する新たな分類法を確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-19T07:14:31Z) - Evaluating Task-oriented Dialogue Systems: A Systematic Review of Measures, Constructs and their Operationalisations [2.6122764214161363]
このレビューは、以前の作業で使われた構成とメトリクスの概要を提供する。
また,対話システム評価の文脈における課題についても論じる。
対話システム評価の将来に向けた研究課題を策定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-21T14:15:46Z) - Dialogue Agents 101: A Beginner's Guide to Critical Ingredients for Designing Effective Conversational Systems [29.394466123216258]
本研究は,対話エージェントの主要な特徴,対応するオープンドメインデータセット,およびこれらのデータセットをベンチマークする手法について概説する。
我々は,既存のデータセットの会話から構築された統一dIalogue dataseTであるUNITを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-14T10:05:47Z) - Social Influence Dialogue Systems: A Scoping Survey of the Efforts
Towards Influence Capabilities of Dialogue Systems [50.57882213439553]
社会影響対話システムは、説得、交渉、治療を行うことができる。
これらのスキルを備えた対話システムには、正式な定義やカテゴリは存在しない。
この研究は、この新興地域でのより専用の研究と議論を促すために、社会影響対話システムの包括的参照となる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-11T17:57:23Z) - GODEL: Large-Scale Pre-Training for Goal-Directed Dialog [119.1397031992088]
ダイアログのための大規模事前学習言語モデルであるGODELを紹介する。
GODELは、数ショットの微調整設定で、最先端の事前訓練ダイアログモデルより優れていることを示す。
評価手法の新たな特徴は,応答の有用性を評価するユーティリティの概念の導入である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-22T18:19:32Z) - Automatic Evaluation and Moderation of Open-domain Dialogue Systems [59.305712262126264]
研究者が悩む長きにわたる課題は、効果的な自動評価指標の欠如である。
本稿では, 対話システム技術チャレンジ10(DSTC10)におけるトラック5で得られたデータ, ベースライン, 結果について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-03T10:08:05Z) - Is Your Goal-Oriented Dialog Model Performing Really Well? Empirical
Analysis of System-wise Evaluation [114.48767388174218]
本稿では,異なる設定の異なるモジュールから構成される異なるダイアログシステムについて,実験的検討を行った。
この結果から, 粗粒度ラベルで学習した連系や終端モデルを用いたシステムよりも, 細粒度監視信号を用いて訓練したパイプラインダイアログシステムの方が, 高い性能が得られることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-15T05:20:06Z)
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。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。