論文の概要: TalkTive: A Conversational Agent Using Backchannels to Engage Older
Adults in Neurocognitive Disorders Screening
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.08216v1
- Date: Wed, 16 Feb 2022 17:55:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-17 15:56:25.292913
- Title: TalkTive: A Conversational Agent Using Backchannels to Engage Older
Adults in Neurocognitive Disorders Screening
- Title（参考訳）: TalkTive: 高齢者の神経認知障害スクリーニングを支援するバックチャネルを用いた会話エージェント
- Authors: Zijian Ding, Jiawen Kang, Tinky Oi Ting HO, Ka Ho Wong, Helene H.
Fung, Helen Meng, Xiaojuan Ma
- Abstract要約: 高齢者とヒトの認知的評価に関する246の会話を分析した。
反応性バックチャネルと活性性バックチャネルのカテゴリーを抽出した。
これは、バックチャネルのタイミングと形式の両方を予測することができるCAであるTalkTiveの開発に使用される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.97352212369947
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Conversational agents (CAs) have the great potential in mitigating the
clinicians' burden in screening for neurocognitive disorders among older
adults. It is important, therefore, to develop CAs that can be engaging, to
elicit conversational speech input from older adult participants for supporting
assessment of cognitive abilities. As an initial step, this paper presents
research in developing the backchanneling ability in CAs in the form of a
verbal response to engage the speaker. We analyzed 246 conversations of
cognitive assessments between older adults and human assessors, and derived the
categories of reactive backchannels (e.g. "hmm") and proactive backchannels
(e.g. "please keep going"). This is used in the development of TalkTive, a CA
which can predict both timing and form of backchanneling during cognitive
assessments. The study then invited 36 older adult participants to evaluate the
backchanneling feature. Results show that proactive backchanneling is more
appreciated by participants than reactive backchanneling.
- Abstract（参考訳）: 会話エージェント (cas) は高齢者の神経認知障害スクリーニングにおける臨床医の負担を軽減する上で大きな可能性を秘めている。
そのため,高齢者の認知能力評価を支援するために,エンゲージメント可能なCAを開発すること,高齢者からの会話音声入力を取り入れることが重要である。
本研究は,まず,話者参加のための言語応答の形で,CAのバックチャネル機能を開発するための研究について述べる。
高齢者と評価者の認知評価に関する246の会話を分析し,反応性バックチャネル(例えば,hmm)と反応性バックチャネル(例えば,"please keep go")のカテゴリを抽出した。
これは、認知評価中のバックチャネルのタイミングと形態の両方を予測できるcaであるtalktiveの開発に使用される。
その結果,36名の高齢者を対象に,バックチャネル機能の評価を行った。
その結果, 反応性バックチャネルよりも, 反応性バックチャネルが有効であることが示唆された。
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