論文の概要: Developing Enhanced Conversational Agents for Social Virtual Worlds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16341v1
• Date: Tue, 14 Jan 2025 11:15:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-02 08:51:11.327394
• Title: Developing Enhanced Conversational Agents for Social Virtual Worlds
• Title（参考訳）: ソーシャルバーチャルワールドのための会話エージェントの開発
• Authors: D. Griol, A. Sanchis, J. M. Molina, Z. Callejas,
• Abstract要約: この提案は、人工知能、自然言語処理、Affective Computing、ユーザーモデリングに関連するさまざまな技術を組み合わせている。 本提案は,Second Life ソーシャルバーチャルワールドに展開されている会話エージェントの具体的開発に成功して評価されている。 実験の結果,エージェントの対話行動は,そのような環境で対話するユーザの特定の特性に順応することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In this paper, we present a methodology for the development of embodied conversational agents for social virtual worlds. The agents provide multimodal communication with their users in which speech interaction is included. Our proposal combines different techniques related to Artificial Intelligence, Natural Language Processing, Affective Computing, and User Modeling. Firstly, the developed conversational agents. A statistical methodology has been developed to model the system conversational behavior, which is learned from an initial corpus and improved with the knowledge acquired from the successive interactions. In addition, the selection of the next system response is adapted considering information stored into users profiles and also the emotional contents detected in the users utterances. Our proposal has been evaluated with the successful development of an embodied conversational agent which has been placed in the Second Life social virtual world. The avatar includes the different models and interacts with the users who inhabit the virtual world in order to provide academic information. The experimental results show that the agents conversational behavior adapts successfully to the specific characteristics of users interacting in such environments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ソーシャル仮想世界のための対話エージェントの具体的開発のための方法論を提案する。 エージェントは、音声対話を含むユーザとマルチモーダル通信を行う。 本提案では,人工知能,自然言語処理,Affective Computing,ユーザモデリングなど,さまざまな手法を組み合わせる。 まず、開発した会話エージェント。 システムの対話行動をモデル化する統計手法が開発され、初期コーパスから学習し、連続する相互作用から得られる知識によって改善されている。 さらに、ユーザプロファイルに格納された情報と、ユーザ発話で検出された感情内容とを考慮し、次のシステム応答の選択を適応させる。 本提案は,Second Life ソーシャルバーチャルワールドに展開されている会話エージェントの具体的開発に成功して評価されている。 アバターは異なるモデルを含み、学術情報を提供するために仮想世界に住むユーザーと対話する。 実験の結果,エージェントの対話行動は,そのような環境で対話するユーザの特定の特性に順応することがわかった。

関連論文リスト

• Social Life Simulation for Non-Cognitive Skills Learning [7.730401608473805]
  大型言語モデル(LLM)によって実現された対話型プラットフォームであるSimulife++を紹介する。 このシステムでは、ユーザーは主人公として行動し、1つまたは複数のAIベースのキャラクターをさまざまな社会的シナリオで作り出すことができる。 特に,人間-AIインタラクションを,傍観者として行動するSage Agentを含む人間-AI-AIコラボレーションに拡張した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-01T01:45:50Z)
• Agent AI: Surveying the Horizons of Multimodal Interaction [83.18367129924997]
  エージェントAI(Agent AI)とは、視覚刺激や言語入力、その他の環境データを知覚できる対話型システムである。 我々は,バーチャルリアリティやシミュレートされたシーンを容易に作成し,仮想環境内に具体化されたエージェントと対話できる未来を構想する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-07T19:11:18Z)
• AgentCF: Collaborative Learning with Autonomous Language Agents for Recommender Systems [112.76941157194544]
  本稿では,エージェントベースの協調フィルタリングにより,レコメンデータシステムにおけるユーザとイテムのインタラクションをシミュレートするエージェントCFを提案する。 我々は、ユーザだけでなく、アイテムをエージェントとして、創造的に考慮し、両方のエージェントを同時に最適化する協調学習アプローチを開発します。 全体として、最適化されたエージェントは、ユーザ・イテム、ユーザ・ユーザ・ユーザ、アイテム・イテム、集合的インタラクションなど、フレームワーク内での多様なインタラクションの振る舞いを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-13T16:37:14Z)
• 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)
• Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior [86.1026716646289]
  生成エージェントを導入し,人間の振る舞いをシミュレートする計算ソフトウェアエージェントについて紹介する。 エージェントの経験の完全な記録を格納するために,大規模言語モデルを拡張するアーキテクチャについて述べる。 The Simsにインスパイアされた対話型サンドボックス環境に生成エージェントを投入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-07T01:55:19Z)
• A Probabilistic Model Of Interaction Dynamics for Dyadic Face-to-Face Settings [1.9544213396776275]
  我々は,対面設定における対の参加者間の相互作用のダイナミクスを捉える確率論的モデルを開発した。 この相互作用エンコーディングは、あるエージェントの将来のダイナミクスを予測する際に、生成に影響を与えるために使用される。 我々のモデルは, 相互作用する力学に基づいて, モード間のデライン化に成功していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-10T23:31:27Z)
• Towards Socially Intelligent Agents with Mental State Transition and Human Utility [97.01430011496576]
  対話エージェントに精神状態と実用性モデルを取り入れることを提案する。 ハイブリッド精神状態は、対話とイベント観察の両方から情報を抽出する。 ユーティリティモデルは、クラウドソースのソーシャルコモンセンスデータセットから人間の好みを学習するランキングモデルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-12T00:06:51Z)
• 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)
• SPA: Verbal Interactions between Agents and Avatars in Shared Virtual Environments using Propositional Planning [61.335252950832256]
  SPA(Sense-Plan-Ask)は、仮想的な仮想環境において、仮想的な人間のようなエージェントとユーザアバターの間の言語的対話を生成する。 提案アルゴリズムは実行時コストを小さくし,自然言語通信を利用せずにエージェントよりも効率的に目標を達成できることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-08T23:15:06Z)

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。