論文の概要: Development of a Trust-Aware User Simulator for Statistical Proactive Dialog Modeling in Human-AI Teams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11913v1
• Date: Mon, 24 Apr 2023 08:42:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 15:39:40.412933
• Title: Development of a Trust-Aware User Simulator for Statistical Proactive Dialog Modeling in Human-AI Teams
• Title（参考訳）: 人間-aiチームにおける統計的プロアクティブダイアログモデリングのための信頼度対応ユーザシミュレータの開発
• Authors: Matthias Kraus, Ron Riekenbrauck, Wolfgang Minker
• Abstract要約: 近年,人間-AIチームという概念が注目されている。 人間とAIチームメイトとの効果的なコラボレーションのためには、緊密な協調と効果的なコミュニケーションには、積極的活動が不可欠である。 本稿では,プロアクティブダイアログポリシーのトレーニングとテストのためのコーパスベースユーザシミュレータの開発について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.384546153204966
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The concept of a Human-AI team has gained increasing attention in recent years. For effective collaboration between humans and AI teammates, proactivity is crucial for close coordination and effective communication. However, the design of adequate proactivity for AI-based systems to support humans is still an open question and a challenging topic. In this paper, we present the development of a corpus-based user simulator for training and testing proactive dialog policies. The simulator incorporates informed knowledge about proactive dialog and its effect on user trust and simulates user behavior and personal information, including socio-demographic features and personality traits. Two different simulation approaches were compared, and a task-step-based approach yielded better overall results due to enhanced modeling of sequential dependencies. This research presents a promising avenue for exploring and evaluating appropriate proactive strategies in a dialog game setting for improving Human-AI teams.
• Abstract（参考訳）: 近年,人間-AIチームという概念が注目されている。 人間とAIチームメイトとの効果的なコラボレーションのためには、緊密な協調と効果的なコミュニケーションには、積極的活動が不可欠である。 しかしながら、人間をサポートするAIベースのシステムのための適切な能動性の設計は、まだオープンな問題であり、課題である。 本稿では,プロアクティブダイアログポリシーのトレーニングとテストのためのコーパスベースユーザシミュレータの開発について述べる。 このシミュレータは、プロアクティブダイアログとそのユーザ信頼への影響に関するインフォームド知識を取り入れ、社会デポグラフィ的特徴やパーソナリティ特性を含むユーザの行動や個人情報をシミュレートする。 2つの異なるシミュレーション手法を比較し、タスクステップベースの手法により、逐次依存関係のモデリングの強化により、全体的な結果が改善された。 本研究では,人間-AIチーム改善のための対話ゲーム設定において,適切なプロアクティブ戦略を探索し,評価するための有望な方法を提案する。

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