评估口语对话系统交互中的用户专业水平
计算与语言
2017-01-19 v1
摘要
识别其用户的专业水平对系统很重要，因为它可以通过自适应技术带来更好的交互。此外，该信息可用于根因分析的离线过程。然而，自动识别用户专业水平尤其是基于对话的交互方面的努力甚少。在本文中，我们提出了一种基于一组特定任务相关特征的方法。基于这些特征在两个类别——新手（Novice）和专家（Expert）——中的分布，我们使用随机森林作为分类方法。此外，我们使用支持向量机分类器以进行比较。通过将这种方法应用于来自真实系统 Let's Go 的数据，我们获得了考虑到任务难度和缺乏可比较的竞争方法而认为是积极的初步结果。
引用
@article{arxiv.1701.05011,
title = {Assessing User Expertise in Spoken Dialog System Interactions},
author = {Eugénio Ribeiro and Fernando Batista and Isabel Trancoso and José Lopes and Ricardo Ribeiro and David Martins de Matos},
journal= {arXiv preprint arXiv:1701.05011},
year = {2017}
}
备注
10 pages