論文の概要: Rapport-Driven Virtual Agent: Rapport Building Dialogue Strategy for Improving User Experience at First Meeting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09839v1
- Date: Fri, 14 Jun 2024 08:47:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-17 14:24:30.144608
- Title: Rapport-Driven Virtual Agent: Rapport Building Dialogue Strategy for Improving User Experience at First Meeting
- Title（参考訳）: Rapport-Driven Virtual Agent: 最初のミーティングでユーザエクスペリエンスを改善するためのRapport Building Dialogue Strategy
- Authors: Muhammad Yeza Baihaqi, Angel García Contreras, Seiya Kawano, Koichiro Yoshino,
- Abstract要約: 本研究の目的は、ラプポート構築戦略を用いて、小さな講演を通して人間とエージェントのラプポートを確立することである。
対話戦略に基づく仮想エージェントのためのこの戦略を,大規模言語モデル(LLM)の推進により実現した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.059886686838972
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Rapport is known as a conversational aspect focusing on relationship building, which influences outcomes in collaborative tasks. This study aims to establish human-agent rapport through small talk by using a rapport-building strategy. We implemented this strategy for the virtual agents based on dialogue strategies by prompting a large language model (LLM). In particular, we utilized two dialogue strategies-predefined sequence and free-form-to guide the dialogue generation framework. We conducted analyses based on human evaluations, examining correlations between total turn, utterance characters, rapport score, and user experience variables: naturalness, satisfaction, interest, engagement, and usability. We investigated correlations between rapport score and naturalness, satisfaction, engagement, and conversation flow. Our experimental results also indicated that using free-form to prompt the rapport-building strategy performed the best in subjective scores.
- Abstract（参考訳）: Rapportは、コラボレーティブなタスクの結果に影響を与える関係構築に焦点を当てた会話的な側面として知られています。
本研究の目的は、ラプポート構築戦略を用いて、小さな講演を通して人間とエージェントのラプポートを確立することである。
我々は,対話戦略に基づく仮想エージェントのためのこの戦略を,大規模言語モデル(LLM)の推進により実現した。
特に,2つの対話戦略を事前に定義したシーケンスと,対話生成フレームワークのガイドに利用した。
本研究では,人的評価に基づく分析を行い,トータルターン,発話キャラクタ,ラプポートスコア,ユーザエクスペリエンス変数(自然性,満足度,関心度,エンゲージメント,ユーザビリティ)の相関性を検討した。
本研究では,ラプポートスコアと自然性,満足度,エンゲージメント,会話フローの相関について検討した。
また, 実験結果から, フリーフォームを用いたラプポート構築戦略が主観的スコアで最高の成績を示した。
関連論文リスト
- Investigating Reinforcement Learning for Communication Strategies in a
Task-Initiative Setting [8.680676599607123]
我々は,ユーザ明確化戦略の関数として,最初のプレゼンテーションとその後のフォローアップのトレードオフを分析する。
我々は、最小限のデータ要求、説明可能な選択、強力な監査機能をもたらす対話戦略の一貫性に基づく表現に対する驚くべき優位性を見出した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-03T00:10:23Z) - Dialogue Agents 101: A Beginner's Guide to Critical Ingredients for Designing Effective Conversational Systems [29.394466123216258]
本研究は,対話エージェントの主要な特徴,対応するオープンドメインデータセット,およびこれらのデータセットをベンチマークする手法について概説する。
我々は,既存のデータセットの会話から構築された統一dIalogue dataseTであるUNITを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-14T10:05:47Z) - ChatGPT Evaluation on Sentence Level Relations: A Focus on Temporal,
Causal, and Discourse Relations [52.26802326949116]
対話型大規模言語モデルChatGPTの性能を,文間関係に基づいて定量的に評価する。
ChatGPTは因果関係の検出と推論において極めて優れた能力を示す。
既存の明示的な談話接続物との談話関係の大多数を特定できるが、暗黙的な談話関係は依然として恐ろしい課題である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-28T13:14:36Z) - Which Factors Predict the Chat Experience of a Natural Language
Generation Dialogue Service? [0.0]
自然言語生成ダイアログシステムにおけるチャット体験を予測するための概念モデルを評価する。
対話におけるユーザの好意性と一貫性,感情,類似性は,ユーザのチャット体験の肯定的な予測要因である。
アダプティブダイアログシステムは、収集したデータを用いて、モデル内の因子を推測し、これらの要因を通してユーザのチャット体験を予測し、プロンプトを調整することでそれを最適化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-21T07:29:07Z) - FCC: Fusing Conversation History and Candidate Provenance for Contextual
Response Ranking in Dialogue Systems [53.89014188309486]
複数のチャネルからコンテキスト情報を統合できるフレキシブルなニューラルネットワークフレームワークを提案する。
会話応答ランキングタスクの評価に広く用いられているMSDialogデータセット上で,本モデルの評価を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-31T23:58:28Z) - Modeling Non-Cooperative Dialogue: Theoretical and Empirical Insights [11.462075538526703]
視覚対話タスクの完了時に非協調的インターロケータを識別するエージェントの能力について検討する。
本研究では,非協調的インターロケータを同定する理論モデルの開発に学習理論のツールを使用し,この理論を適用して異なるコミュニケーション戦略を解析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-15T02:08:41Z) - I like fish, especially dolphins: Addressing Contradictions in Dialogue
Modeling [104.09033240889106]
DialoguE Contradiction Detection Task(DECODE)と、人間とロボットの矛盾した対話の両方を含む新しい会話データセットを紹介します。
次に、事前学習したトランスフォーマーモデルを用いて、定型的非構造的アプローチと矛盾検出を行う構造的発話に基づくアプローチを比較する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-24T18:47:49Z) - Is this Dialogue Coherent? Learning from Dialogue Acts and Entities [82.44143808977209]
スイッチボード・コヒーレンス・コーパス(SWBD-Coh)コーパス(Switchboard Coherence corpus,SWBD-Coh)を作成する。
コーパスの統計的分析は、ターンコヒーレンス知覚がエンティティの分布パターンによってどのように影響を受けるかを示している。
DA情報とエンティティ情報を組み合わせたモデルでは,応答選択とターンコヒーレンス評価の両面で最高の性能が得られることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-17T21:02:40Z) - Learning Goal-oriented Dialogue Policy with Opposite Agent Awareness [116.804536884437]
本稿では,目標指向対話における政策学習のための逆行動認識フレームワークを提案する。
我々は、その行動から相手エージェントの方針を推定し、この推定を用いてターゲットエージェントを対象ポリシーの一部として関連づけて改善する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-21T03:13:44Z) - Dialogue-Based Relation Extraction [53.2896545819799]
本稿では,人間による対話型関係抽出(RE)データセットDialogREを提案する。
我々は,対話型タスクと従来のREタスクの類似点と相違点の分析に基づいて,提案課題において話者関連情報が重要な役割を担っていると論じる。
実験結果から,ベストパフォーマンスモデルにおける話者認識の拡張が,標準設定と会話評価設定の両方において向上することが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-17T03:51:57Z)
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。