論文の概要: Entertainment chatbot for the digital inclusion of elderly people without abstraction capabilities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01327v1
- Date: Fri, 29 Mar 2024 12:10:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-03 21:06:49.689999
- Title: Entertainment chatbot for the digital inclusion of elderly people without abstraction capabilities
- Title（参考訳）: 高齢者のデジタル化のためのエンターテイメントチャットボット
- Authors: Silvia García-Méndez, Francisco de Arriba-Pérez, Francisco J. González-Castaño, José A. Regueiro-Janeiro, Felipe Gil-Castiñeira,
- Abstract要約: EBERはバックグラウンドでニュースを読み、ユーザーの気分に反応する。
我々は,人工知能モデリング言語,自然言語自動生成,感性分析を組み合わせることで実現した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.354358255072839
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Current language processing technologies allow the creation of conversational chatbot platforms. Even though artificial intelligence is still too immature to support satisfactory user experience in many mass market domains, conversational interfaces have found their way into ad hoc applications such as call centres and online shopping assistants. However, they have not been applied so far to social inclusion of elderly people, who are particularly vulnerable to the digital divide. Many of them relieve their loneliness with traditional media such as TV and radio, which are known to create a feeling of companionship. In this paper we present the EBER chatbot, designed to reduce the digital gap for the elderly. EBER reads news in the background and adapts its responses to the user's mood. Its novelty lies in the concept of "intelligent radio", according to which, instead of simplifying a digital information system to make it accessible to the elderly, a traditional channel they find familiar -- background news -- is augmented with interactions via voice dialogues. We make it possible by combining Artificial Intelligence Modelling Language, automatic Natural Language Generation and Sentiment Analysis. The system allows accessing digital content of interest by combining words extracted from user answers to chatbot questions with keywords extracted from the news items. This approach permits defining metrics of the abstraction capabilities of the users depending on a spatial representation of the word space. To prove the suitability of the proposed solution we present results of real experiments conducted with elderly people that provided valuable insights. Our approach was considered satisfactory during the tests and improved the information search capabilities of the participants.
- Abstract（参考訳）: 現在の言語処理技術は、会話型チャットボットプラットフォームの作成を可能にする。
人工知能はまだ未成熟で、多くのマスマーケットドメインで満足いくユーザーエクスペリエンスをサポートできないが、会話インターフェースはコールセンタやオンラインショッピングアシスタントといったアドホックなアプリケーションに導入されている。
しかし、デジタル格差に特に弱い高齢者の社会的包摂には適用されていない。
多くはテレビやラジオなどの伝統的なメディアとの孤独感を和らげており、同調感を生んでいることが知られている。
本稿では高齢者のデジタルギャップを低減するためのEBERチャットボットを提案する。
EBERはバックグラウンドでニュースを読み、ユーザーの気分に反応する。
その斬新さは「知的なラジオ」という概念にあり、高齢者にアクセスできるようにデジタル情報システムを簡単にする代わりに、従来のチャンネルであるバックグラウンドニュースは音声対話を通じて対話を増強している。
我々は,人工知能モデリング言語,自然言語自動生成,感性分析を組み合わせることで実現した。
ユーザ回答から抽出した単語とチャットボット質問とをニュース項目から抽出したキーワードとを組み合わせることで、興味のあるデジタルコンテンツへのアクセスを可能にする。
このアプローチにより、単語空間の空間表現に依存するユーザの抽象化能力のメトリクスを定義することができる。
提案手法の適合性を証明するため,高齢者による実実験の結果を提示した。
提案手法は, 被験者の情報検索能力の向上と評価を行った。
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) - Computational Argumentation-based Chatbots: a Survey [0.4024850952459757]
本調査は,このような議論に基づくボットに関する論文をレビューするために,文献を精査する。
このアプローチの欠点とメリットについて結論を導きます。
また、Transformerベースのアーキテクチャや最先端の大規模言語モデルとの将来の開発や統合も検討している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-07T11:20:42Z) - Multi-Purpose NLP Chatbot : Design, Methodology & Conclusion [0.0]
本研究は,現在あるチャットボット技術環境を網羅的に分析するものである。
ユーザインタラクションと会話体験を改善するために強化学習戦略を利用する、非常に柔軟なシステムを提供する。
チャットボット技術の発展の複雑さと、これらの開発を推進してきた要因と、それらが様々な分野に及ぼした影響についても検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-13T09:47:24Z) - SAPIEN: Affective Virtual Agents Powered by Large Language Models [2.423280064224919]
我々は,大規模言語モデルによって駆動される高忠実度仮想エージェントのためのプラットフォームであるSAPIENを紹介する。
このプラットフォームでは、仮想エージェントのパーソナリティ、バックグラウンド、会話の前提をカスタマイズすることができる。
仮想会議の後、ユーザーは会話を分析し、コミュニケーションスキルに対して実行可能なフィードバックを受け取ることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-06T05:13:16Z) - Knowledge-Grounded Conversational Data Augmentation with Generative
Conversational Networks [76.11480953550013]
生成会話ネットワークを用いて会話データを自動的に生成する。
我々は、Topical Chatデータセット上で、知識のない会話に対するアプローチを評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-22T22:37:14Z) - Responsive Listening Head Generation: A Benchmark Dataset and Baseline [58.168958284290156]
本研究では、応答型リスニングヘッド生成タスクを、複数の入力に応答する動きと表現を持つ非言語ヘッドの合成として定義する。
音声によるジェスチャーや音声のヘッド生成とは違って,いくつかの研究分野の恩恵を期待して,このタスクにより多くのモーダルを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-27T07:18:50Z) - Automatic Evaluation and Moderation of Open-domain Dialogue Systems [59.305712262126264]
研究者が悩む長きにわたる課題は、効果的な自動評価指標の欠如である。
本稿では, 対話システム技術チャレンジ10(DSTC10)におけるトラック5で得られたデータ, ベースライン, 結果について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-03T10:08:05Z) - Training Conversational Agents with Generative Conversational Networks [74.9941330874663]
我々は、生成会話ネットワークを使用して、自動的にデータを生成し、社会的会話エージェントを訓練する。
自動メトリクスと人的評価器を用いてTopicalChatのアプローチを評価し、10%のシードデータで100%のデータを使用するベースラインに近いパフォーマンスを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-15T21:46:39Z) - Intelligent Conversational Android ERICA Applied to Attentive Listening
and Job Interview [41.789773897391605]
我々はインテリジェントな会話型android ericaを開発した。
ERICAには,注意深い聞き取り,就職面接,スピードデートなど,いくつかのソーシャルインタラクションタスクを設定した。
40人の高齢者が会話を分解することなく5～7分間の会話を行ったことが評価されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-02T06:37:23Z) - Can You be More Social? Injecting Politeness and Positivity into
Task-Oriented Conversational Agents [60.27066549589362]
人間エージェントが使用する社会言語は、ユーザーの応答性の向上とタスク完了に関連しています。
このモデルは、ソーシャル言語理解要素で拡張されたシーケンスからシーケンスまでのディープラーニングアーキテクチャを使用する。
人的判断と自動言語尺度の両方を用いたコンテンツ保存と社会言語レベルの評価は,エージェントがより社会的に適切な方法でユーザの問題に対処できる応答を生成できることを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-29T08:22:48Z) - FitChat: Conversational Artificial Intelligence Interventions for
Encouraging Physical Activity in Older Adults [1.8166478385879317]
高齢者と「FitChat」を共同で作成し,Think Aloud Sessions を用いた最初のプロトタイプの評価を行った。
我々のテーマ評価は、高齢者がテキスト通知や無料テキスト入力よりも音声ベースのチャットを好むことを示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-29T10:39:33Z)
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。