論文の概要: An Analysis of Dialogue Repair in Voice Assistants
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03952v2
- Date: Wed, 7 Feb 2024 22:10:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-09 19:00:22.288610
- Title: An Analysis of Dialogue Repair in Voice Assistants
- Title(参考訳): 音声アシスタントにおける対話修復の分析
- Authors: Matthew Galbraith
- Abstract要約: 音声対話システムは、クエリに対するリアルタイム応答を提供することによって、人間と機械のインタラクションを変革した。
本研究では,仮想アシスタントとユーザ間の対話修復における対話言語の重要性について検討する。
発見は、いくつかのアシスタント生成戦略を明らかにしているが、"hh?"のような人間のような修復戦略を再現できない。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Spoken dialogue systems have transformed human-machine interaction by
providing real-time responses to queries. However, misunderstandings between
the user and system persist. This study explores the significance of
interactional language in dialogue repair between virtual assistants and users
by analyzing interactions with Google Assistant and Siri, focusing on their
utilization and response to the other-initiated repair strategy "huh?"
prevalent in human-human interaction. Findings reveal several
assistant-generated strategies but an inability to replicate human-like repair
strategies such as "huh?". English and Spanish user acceptability surveys show
differences in users' repair strategy preferences and assistant usage, with
both similarities and disparities among the two surveyed languages. These
results shed light on inequalities between interactional language in
human-human interaction and human-machine interaction, underscoring the need
for further research on the impact of interactional language in human-machine
interaction in English and beyond.
- Abstract(参考訳): 音声対話システムは、クエリに対するリアルタイム応答を提供することで、人間と機械の対話を変革した。
しかし、ユーザとシステム間の誤解は継続する。
本研究は,GoogleアシスタントとSiriとのインタラクションを解析することにより,仮想アシスタントとユーザ間の対話修復における対話言語の重要性を考察する。
発見によると、アシスタント生成戦略はいくつかあるが、人間のような修復戦略を再現できない。
英語とスペイン語のユーザアクセプタビリティ調査では、ユーザの修復戦略の好みとアシスタントの使用状況の違いが示され、両者の類似点と相違点が示されている。
これらの結果は、人間と人間の相互作用における対話言語と人間と機械の相互作用との間の不平等に光を当て、英語とそれ以降の人間と機械の相互作用における対話言語の影響に関するさらなる研究の必要性を強調した。
関連論文リスト
- A Linguistic Comparison between Human and ChatGPT-Generated Conversations [9.022590646680095]
この研究は、ChatGPTが生成した会話と人間の会話を比較して、言語問合せと単語数分析を取り入れている。
結果は,人間の対話における多様性と信頼度は高いが,ChatGPTは社会的プロセス,分析的スタイル,認知,注意的焦点,ポジティブな感情的トーンといったカテゴリーに優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-29T21:43:27Z) - AntEval: Evaluation of Social Interaction Competencies in LLM-Driven
Agents [65.16893197330589]
大規模言語モデル(LLM)は、幅広いシナリオで人間の振る舞いを再現する能力を示した。
しかし、複雑なマルチ文字のソーシャルインタラクションを扱う能力については、まだ完全には研究されていない。
本稿では,新しいインタラクションフレームワークと評価手法を含むマルチエージェントインタラクション評価フレームワーク(AntEval)を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-12T11:18:00Z) - Troubles and Failures in Interactional Language. Towards a
Linguistically Informed Taxonomy [0.0]
本講演の目的は、人間と人工会話エージェント(CA)の相互作用の性質を理解することを目的とした、体系的な研究アジェンダを導入することである。
具体的には、人間間の会話の流れに影響を与えることが知られている言語学的に定義された変数(人間と人間の相互作用、HHI)に着目する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-13T10:24:51Z) - A Graph-to-Text Approach to Knowledge-Grounded Response Generation in
Human-Robot Interaction [2.3590037806133024]
本稿では,対話状態のグラフベース表現に基づく人間-ロボット間相互作用の新しい対話モデルを提案する。
ユーザの発話に応答するために使用されるニューラルネットワークモデルは、シンプルだが効果的なグラフ・トゥ・テキスト機構に依存している。
提案手法はヒューマノイドロボットを用いたユーザスタディにより実験的に評価される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-03T15:44:28Z) - Re-mine, Learn and Reason: Exploring the Cross-modal Semantic
Correlations for Language-guided HOI detection [57.13665112065285]
ヒューマンオブジェクトインタラクション(HOI)検出は、コンピュータビジョンの課題である。
本稿では,構造化テキスト知識を組み込んだHOI検出フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-25T14:20:52Z) - An Analysis of Dialogue Repair in Virtual Voice Assistants [0.0]
本研究は、英語とスペイン語の両方で2人の人気のあるアシスタントによる補修開始器の使用について検討した。
最終的に、データは、人間のアシスタントと人間の対話修復戦略に違いがあるだけでなく、アシスタントと研究言語にも同様の違いがあることを実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-13T21:57:28Z) - Interactive Natural Language Processing [67.87925315773924]
対話型自然言語処理(iNLP)は,NLP分野における新しいパラダイムとして登場した。
本稿では,iNLPの概念の統一的定義と枠組みを提案することから,iNLPに関する包括的調査を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-22T17:18:29Z) - Solving NLP Problems through Human-System Collaboration: A
Discussion-based Approach [98.13835740351932]
本研究の目的は,対話を通じて予測を議論・洗練するシステムのための,データセットと計算フレームワークを構築することである。
提案システムでは,自然言語推論タスクにおいて,最大25ポイントの精度向上が期待できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-19T16:24:50Z) - Co-Located Human-Human Interaction Analysis using Nonverbal Cues: A
Survey [71.43956423427397]
本研究の目的は,非言語的キューと計算手法を同定し,効果的な性能を実現することである。
この調査は、最も広い範囲の社会現象と相互作用設定を巻き込むことによって、相手と異なる。
もっともよく使われる非言語キュー、計算方法、相互作用環境、センシングアプローチは、それぞれマイクとカメラを備えた3,4人で構成される会話活動、ベクターマシンのサポート、ミーティングである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-20T13:37:57Z) - Open-Ended Multi-Modal Relational Reasoning for Video Question Answering [1.8699569122464073]
このエージェントの主な焦点は、ビデオベースのシーン内で言語ベースのインタラクションを使用する個人を支援することである。
提案手法は,ロボットエージェント内にビデオ認識技術と自然言語処理モデルを統合する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-01T20:49:59Z) - Attention over Parameters for Dialogue Systems [69.48852519856331]
我々は,異なる対話スキルを個別にパラメータ化する対話システムを学び,AoP(Attention over Parameters)を通じてそれぞれを選択し,組み合わせることを学ぶ。
実験の結果,MultiWOZ,In-Car Assistant,Persona-Chatの複合データセット上での競合性能が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-07T03:10:42Z)
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。