論文の概要: Learning Nonverbal Cues in Multiparty Social Interactions for Robotic Facilitators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10857v1
• Date: Sat, 18 Jan 2025 19:24:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:20:20.142453
• Title: Learning Nonverbal Cues in Multiparty Social Interactions for Robotic Facilitators
• Title（参考訳）: ロボットファシリテータのための多人数ソーシャルインタラクションにおける非言語クイズ学習
• Authors: Antonio Lech Martin-Ozimek, Isuru Jayarathne, Su Larb Mon, Jouhyeong Chew,
• Abstract要約: Implicit Behavior Cloning (IBC)モデルは、様々なタスクにおいて従来のMean Squared Error (MSE) BCモデルよりも一貫して優れていた。 コントリビューションは,(1)IBCモデルの複製と拡張,(2)ソーシャルインタラクションのための非言語的キュー生成モデルである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Conventional behavior cloning (BC) models often struggle to replicate the subtleties of human actions. Previous studies have attempted to address this issue through the development of a new BC technique: Implicit Behavior Cloning (IBC). This new technique consistently outperformed the conventional Mean Squared Error (MSE) BC models in a variety of tasks. Our goal is to replicate the performance of the IBC model by Florence [in Proceedings of the 5th Conference on Robot Learning, 164:158-168, 2022], for social interaction tasks using our custom dataset. While previous studies have explored the use of large language models (LLMs) for enhancing group conversations, they often overlook the significance of non-verbal cues, which constitute a substantial part of human communication. We propose using IBC to replicate nonverbal cues like gaze behaviors. The model is evaluated against various types of facilitator data and compared to an explicit, MSE BC model. Results show that the IBC model outperforms the MSE BC model across session types using the same metrics used in the previous IBC paper. Despite some metrics showing mixed results which are explainable for the custom dataset for social interaction, we successfully replicated the IBC model to generate nonverbal cues. Our contributions are (1) the replication and extension of the IBC model, and (2) a nonverbal cues generation model for social interaction. These advancements facilitate the integration of robots into the complex interactions between robots and humans, e.g., in the absence of a human facilitator.
• Abstract（参考訳）: 従来の行動クローニング(BC)モデルは、人間の行動の微妙さを再現するのにしばしば苦労する。 これまでの研究では、新たなBCテクニックであるImplicit Behavior Cloning(IBC)の開発を通じて、この問題に対処しようと試みてきた。 この新手法は、従来の平均二乗誤差 (MSE) BC モデルを様々なタスクで一貫して上回った。 我々の目標は、私たちのカスタムデータセットを用いたソーシャルインタラクションタスクにおいて、フィレンツェによるIBCモデルの性能を再現することである(第5回ロボット学習会議164:158-168, 2022年)。 従来の研究では、グループ会話の強化に大規模な言語モデル(LLM)を用いることが検討されてきたが、人間のコミュニケーションのかなりの部分を構成する非言語的手がかりの重要性を見落としていることが多い。 IBCを用いて、視線行動のような非言語的手がかりを再現する。 このモデルは様々な種類のファシリテータデータに対して評価され、明快なMSE BCモデルと比較される。 IBCモデルがセッションタイプでMSE BCモデルより優れていることを示す。 ソーシャルインタラクションのためのカスタムデータセットに説明可能な混合結果を示す指標はいくつかあるが、非言語的手がかりを生成するためにIBCモデルをうまく再現した。 コントリビューションは,(1)IBCモデルの複製と拡張,(2)ソーシャルインタラクションのための非言語的キュー生成モデルである。 これらの進歩は、人間のファシリテーターがいない状態で、ロボットと人間の間の複雑な相互作用にロボットを統合することを促進する。

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