論文の概要: Does the Appearance of Autonomous Conversational Robots Affect User Spoken Behaviors in Real-World Conference Interactions?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.13625v1
• Date: Mon, 17 Mar 2025 18:20:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-19 14:14:53.426115
• Title: Does the Appearance of Autonomous Conversational Robots Affect User Spoken Behaviors in Real-World Conference Interactions?
• Title（参考訳）: 自律型会話ロボットの出現は, 実世界の会議行動に影響を及ぼすか?
• Authors: Zi Haur Pang, Yahui Fu, Divesh Lala, Mikey Elmers, Koji Inoue, Tatsuya Kawahara,
• Abstract要約: 人型アンドロイド ERICA と人型でないヒューマノイド TELECO を比較した。 その結果,ERICAと対話する場合により複雑な構文を取り入れた。 我々は,ロボットがより構造化され,より流動的なユーザ音声を引き出すように設計することで,人間とのコミュニケーションの整合性を高めることができると結論付けた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.873188667424024
• License:
• Abstract: We investigate the impact of robot appearance on users' spoken behavior during real-world interactions by comparing a human-like android, ERICA, with a less anthropomorphic humanoid, TELECO. Analyzing data from 42 participants at SIGDIAL 2024, we extracted linguistic features such as disfluencies and syntactic complexity from conversation transcripts. The results showed moderate effect sizes, suggesting that participants produced fewer disfluencies and employed more complex syntax when interacting with ERICA. Further analysis involving training classification models like Na\"ive Bayes, which achieved an F1-score of 71.60\%, and conducting feature importance analysis, highlighted the significant role of disfluencies and syntactic complexity in interactions with robots of varying human-like appearances. Discussing these findings within the frameworks of cognitive load and Communication Accommodation Theory, we conclude that designing robots to elicit more structured and fluent user speech can enhance their communicative alignment with humans.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,人間のようなアンドロイドであるERICAと人為的でないヒューマノイドであるTELECOとの比較により,ロボットの外観が実世界の対話におけるユーザの音声行動に与える影響について検討した。 SIGDIAL 2024の42人の参加者のデータを分析し,会話の書き起こしから不一致や構文的複雑さなどの言語的特徴を抽出した。 その結果, ERICAと相互作用する場合, 参加者の副作用は少なく, より複雑な構文を用いたことが示唆された。 71.60 %のF1スコアを達成したNa\"ive Bayesのようなトレーニング分類モデルを含むさらなる分析は、異なる人間のような外観のロボットとの相互作用において、相反と構文的複雑さの重要な役割を強調した。 認知負荷とコミュニケーション調節理論の枠組みの中でこれらの知見を議論し、より構造化され、流動的なユーザ音声を引き出すロボットを設計することで、人間とのコミュニケーションの整合性を高めることができると結論付けた。

関連論文リスト

• Analysis and Detection of Differences in Spoken User Behaviors between Autonomous and Wizard-of-Oz Systems [21.938414385824903]
  注意的聴取と面接の対話シナリオにおけるユーザ音声行動の分析を行った。 その結果, 発話長, 発話速度, フィラー, バックチャネル, 拡散, 笑いなどの指標に有意な差が認められた。 我々は,オペレータと自律システムの状態を区別する予測モデルを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T05:07:55Z)
• Learning Manipulation by Predicting Interaction [85.57297574510507]
  本稿では,インタラクションを予測して操作を学習する一般的な事前学習パイプラインを提案する。 実験の結果,MPIは従来のロボットプラットフォームと比較して10%から64%向上していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-01T13:28:31Z)
• A Multi-Modal Explainability Approach for Human-Aware Robots in Multi-Party Conversation [38.227022474450834]
  本稿では,従来の最先端技術と比較して性能が向上したアドレス推定モデルを提案する。 また、上記のアーキテクチャに説明可能性と透明性を組み込むいくつかの方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-20T13:09:32Z)
• Inter-X: Towards Versatile Human-Human Interaction Analysis [100.254438708001]
  正確な身体の動きと多様な相互作用パターンを持つデータセットであるInter-Xを提案する。 データセットは、1Kの相互作用シーケンスと8.1Mフレーム以上を含む。 また、Inter-Xには34K以上の微粒な人間のテキスト記述の多義アノテーションも備えています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-26T13:36:05Z)
• Real-time Addressee Estimation: Deployment of a Deep-Learning Model on the iCub Robot [52.277579221741746]
  住所推定は、社会ロボットが人間とスムーズに対話するために必要なスキルである。 人間の知覚スキルにインスパイアされたディープラーニングモデルは、iCubロボットに設計、訓練、デプロイされる。 本研究では,人間-ロボットのリアルタイムインタラクションにおいて,そのような実装の手順とモデルの性能について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-09T13:01:21Z)
• A Graph-to-Text Approach to Knowledge-Grounded Response Generation in Human-Robot Interaction [2.3590037806133024]
  本稿では,対話状態のグラフベース表現に基づく人間-ロボット間相互作用の新しい対話モデルを提案する。 ユーザの発話に応答するために使用されるニューラルネットワークモデルは、シンプルだが効果的なグラフ・トゥ・テキスト機構に依存している。 提案手法はヒューマノイドロボットを用いたユーザスタディにより実験的に評価される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-03T15:44:28Z)
• Co-Located Human-Human Interaction Analysis using Nonverbal Cues: A Survey [71.43956423427397]
  本研究の目的は,非言語的キューと計算手法を同定し,効果的な性能を実現することである。 この調査は、最も広い範囲の社会現象と相互作用設定を巻き込むことによって、相手と異なる。 もっともよく使われる非言語キュー、計算方法、相互作用環境、センシングアプローチは、それぞれマイクとカメラを備えた3,4人で構成される会話活動、ベクターマシンのサポート、ミーティングである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-20T13:37:57Z)
• Data-driven emotional body language generation for social robotics [58.88028813371423]
  社会ロボティクスでは、人間型ロボットに感情の身体的表現を生成する能力を与えることで、人間とロボットの相互作用とコラボレーションを改善することができる。 我々は、手作業で設計されたいくつかの身体表現から学習する深層学習データ駆動フレームワークを実装した。 評価実験の結果, 生成した表現の人間同型とアニマシーは手作りの表現と異なる認識が得られなかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-02T09:21:39Z)
• Let's be friends! A rapport-building 3D embodied conversational agent for the Human Support Robot [0.0]
  会話中の非言語行動の微妙なミラーリング(模倣または平行共感とも呼ばれる)はラプポート構築に不可欠である。 本研究の課題は,対話者の表情と頭部の動きを反映できるECAとヒューマンサービスロボットを組み合わせることで,ユーザエクスペリエンスが向上するかどうかである。 私たちの貢献は、対話者の顔を追跡し、人間の支援ロボットと統合されたリアルタイムで顔の表情や頭の動きを反映することができる表現的ECAの複雑な統合です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-08T01:02:41Z)
• Learning Human-Object Interaction Detection using Interaction Points [140.0200950601552]
  本研究では,人間と物体の相互作用を直接検出する新しい完全畳み込み手法を提案する。 我々のネットワークは相互作用点を予測し、その相互作用を直接ローカライズし、分類する。 V-COCOとHICO-DETの2つの人気のあるベンチマークで実験が行われる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-31T08:42:06Z)

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。