論文の概要: Detecting agreement in multi-party dialogue: evaluating speaker
diarisation versus a procedural baseline to enhance user engagement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03021v1
- Date: Mon, 6 Nov 2023 11:00:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-07 14:49:41.131988
- Title: Detecting agreement in multi-party dialogue: evaluating speaker
diarisation versus a procedural baseline to enhance user engagement
- Title（参考訳）: 多人数対話における合意の検出--ユーザエンゲージメントを高めるための手続きベースラインと話者ダイアリゼーションの評価
- Authors: Angus Addlesee, Daniel Denley, Andy Edmondson, Nancie Gunson, Daniel
Hern\'andez Garcia, Alexandre Kha, Oliver Lemon, James Ndubuisi, Neil
O'Reilly, Lia Perochaud, Rapha\"el Valeri, Miebaka Worika
- Abstract要約: 本研究は,会話エージェントがクイズショーホストとして機能する協調クイズを用いて,ダイアリゼーションと周波数および確率に基づく手法が合意決定においてより正確かどうかを判定する。
実験結果から,我々のプロシージャシステムは選手により関与し,合意を検出するのがより正確であることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.93135348317864
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Conversational agents participating in multi-party interactions face
significant challenges in dialogue state tracking, since the identity of the
speaker adds significant contextual meaning. It is common to utilise
diarisation models to identify the speaker. However, it is not clear if these
are accurate enough to correctly identify specific conversational events such
as agreement or disagreement during a real-time interaction. This study uses a
cooperative quiz, where the conversational agent acts as quiz-show host, to
determine whether diarisation or a frequency-and-proximity-based method is more
accurate at determining agreement, and whether this translates to feelings of
engagement from the players. Experimental results show that our procedural
system was more engaging to players, and was more accurate at detecting
agreement, reaching an average accuracy of 0.44 compared to 0.28 for the
diarised system.
- Abstract（参考訳）: 多人数対話に参加する会話エージェントは、話者のアイデンティティが重要な文脈意味を付加するため、対話状態追跡において重大な課題に直面している。
話者を特定するためにダイアリゼーションモデルを利用するのが一般的である。
しかし、リアルタイム対話における合意や不一致などの特定の会話イベントを正しく識別できるほど正確かどうかは不明である。
本研究は,会話エージェントがクイズショーホストとして機能する協調クイズを用いて,合意決定においてダイアリゼーションや頻度・確率に基づく手法がより正確かどうか,また,プレイヤーのエンゲージメント感に寄与するかどうかを判定する。
実験の結果, プロシーデュラルシステムは, プレーヤにとってより興味深く, 一致検出の精度が高く, 平均精度0.44 であり, ダイアリステッドシステムでは 0.28 であった。
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