論文の概要: Evaluation of a semi-autonomous attentive listening system with takeover prompting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14863v1
• Date: Wed, 21 Feb 2024 03:43:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-26 17:00:42.010113
• Title: Evaluation of a semi-autonomous attentive listening system with takeover prompting
• Title（参考訳）: テイクオーバプロンプトを用いた半自律注意聴取システムの評価
• Authors: Haruki Kawai, Divesh Lala, Koji Inoue, Keiko Ochi, Tatsuya Kawahara
• Abstract要約: 音声対話システムにおいて,コミュニケーションのブレークダウンとエンゲージメントの喪失の処理は重要な側面である。 本稿では,遠隔操作者がリアルタイムに自律的な聴取システムを制御できる半自律システムを提案する。 人間の介入を簡単かつ一貫したものにするために、関心やエンゲージメントの自動検出を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.854064386776543
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The handling of communication breakdowns and loss of engagement is an important aspect of spoken dialogue systems, particularly for chatting systems such as attentive listening, where the user is mostly speaking. We presume that a human is best equipped to handle this task and rescue the flow of conversation. To this end, we propose a semi-autonomous system, where a remote operator can take control of an autonomous attentive listening system in real-time. In order to make human intervention easy and consistent, we introduce automatic detection of low interest and engagement to provide explicit takeover prompts to the remote operator. We implement this semi-autonomous system which detects takeover points for the operator and compare it to fully tele-operated and fully autonomous attentive listening systems. We find that the semi-autonomous system is generally perceived more positively than the autonomous system. The results suggest that identifying points of conversation when the user starts to lose interest may help us improve a fully autonomous dialogue system.
• Abstract（参考訳）: コミュニケーションのブレークダウンとエンゲージメントの喪失の処理は音声対話システムにおいて重要な側面であり、特にユーザーが主に話している注意深い聞き取りのようなチャットシステムにおいて重要である。 我々は、人間はこのタスクを処理し、会話の流れを救えるのに最も適していると仮定する。 そこで本稿では,遠隔操作者がリアルタイムに自律的注意型リスニングシステムを制御できる半自律システムを提案する。 人間の介入を容易かつ一貫したものにするため,遠隔操作者に明示的なテイクオーバープロンプトを提供するために,低利害とエンゲージメントの自動検出を導入する。 この半自律システムを実装し、オペレータの乗っ取り点を検出し、完全遠隔操作で完全に自律的な聴取システムと比較する。 半自律システムは一般に自律システムよりも肯定的に知覚される。 その結果,ユーザが興味を失い始めると会話のポイントを特定することは,完全に自律的な対話システムを改善するのに役立つ可能性が示唆された。

関連論文リスト

• Interactive Dialogue Agents via Reinforcement Learning on Hindsight Regenerations [58.65755268815283]
  多くの実際の対話は対話的であり、つまりエージェントの発話が会話の相手に影響を与えるか、情報を引き出すか、意見を変えるかである。 この事実を利用して、既存の最適データを書き直し、拡張し、オフライン強化学習(RL)を介してトレーニングする。 実際の人間によるユーザ調査の結果、我々のアプローチは既存の最先端の対話エージェントを大きく上回っていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-07T21:37:51Z)
• Predictive Speech Recognition and End-of-Utterance Detection Towards Spoken Dialog Systems [55.99999020778169]
  本稿では,次の単語を予測し,発話終了まで残される時間を推定する機能について検討する。 我々は,音響情報と言語情報の両方を組み込んだクロスアテンションに基づくアルゴリズムを開発した。 その結果,提案モデルでは,提案する単語を予測し,将来のEOUイベントを実際のEOUより300ミリ秒前まで推定する能力を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-30T06:29:58Z)
• An Efficient Self-Learning Framework For Interactive Spoken Dialog Systems [18.829793635104608]
  ダイアログシステムにおけるASRの一般的なフレームワークを紹介する。 従来の学習と比較して,我々の新しいフレームワークを活用することで,実世界の対話システムにおいて比較的WERが10%近く削減されることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-16T17:59:50Z)
• The Design of Informative Take-Over Requests for Semi-Autonomous Cyber-Physical Systems: Combining Spoken Language and Visual Icons in a Drone-Controller Setting [10.548654133008705]
  本稿では,抽象的な事前アラートと情報伝達型TORを組み合わせたテイクオーバー要求の設計を提案する。 我々は、テストベッドとして半自律ドローン制御シナリオの文脈で研究を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-12T17:50:05Z)
• Rethinking Response Evaluation from Interlocutor's Eye for Open-Domain Dialogue Systems [14.98159964397052]
  我々は,自動応答評価器に必要とされる機能について,対話者の視点から分析・検討した。 Hazumiデータセットの最初の実験では、自動応答評価をインターロケータの判断と相関させる上で、インターロケータ認識が重要な役割を担っていることが明らかとなった。 X(元Twitter)での大規模な会話を用いた2回目の実験では、対話継続性予測が人間からのフィードバックなしにインターロケータ対応評価器を訓練できることが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-04T13:15:41Z)
• Duplex Conversation: Towards Human-like Interaction in Spoken Dialogue System [120.70726465994781]
  マルチモーダル音声対話システムにより、電話ベースのエージェントが、人間のような顧客と対話できる。 製品で学んだ教訓を共有するために、Conversation Duplex Alibabaのインテリジェントなカスタマサービスをデプロイしています。 オンラインA/B実験は,提案システムにおいて応答遅延を50%低減できることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-30T12:41:23Z)
• What is wrong with you?: Leveraging User Sentiment for Automatic Dialog Evaluation [73.03318027164605]
  本稿では,次のユーザの発話から自動的に抽出できる情報をプロキシとして利用して,前のシステム応答の質を測定することを提案する。 本モデルは,実際のユーザおよび有償ユーザから収集した音声と書面の両方のオープンドメインダイアログコーパスを一般化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-25T22:09:52Z)
• A Review of Dialogue Systems: From Trained Monkeys to Stochastic Parrots [0.0]
  人工知能をデプロイして、人間と会話できる自動対話エージェントを構築することを目指している。 本稿では,長年にわたって対話システムを構築するために開発された手法について概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-02T08:07:55Z)
• You Impress Me: Dialogue Generation via Mutual Persona Perception [62.89449096369027]
  認知科学の研究は、理解が高品質なチャット会話に不可欠なシグナルであることを示唆している。 そこで我々は,P2 Botを提案する。このP2 Botは,理解を明示的にモデル化することを目的とした送信機受信者ベースのフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-11T12:51:07Z)
• 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。