饮食信息领域中 NLG 聊天机器人与图形化应用的信息量比较
计算与语言
2022-07-05 v2 人工智能
摘要
图表和表格等数据的可视化表示对读者而言可能难以理解。先前研究表明，在静态语境中结合可视化与文本可改善洞察的传达，但人们对交互式语境知之甚少。本工作中我们提出一个 NLG 聊天机器人，其处理自然语言查询并通过图表与文本结合的方式提供洞察。我们将其应用于营养领域，该领域沟通质量至关重要。通过众包评估，我们将聊天机器人的信息量与传统的静态饮食应用进行比较。我们发现对话语境显著提升了用户在各项任务中对饮食数据的理解，且用户认为该聊天机器人比传统应用更有用、更快捷。
引用
@article{arxiv.2206.13435,
title = {Comparing informativeness of an NLG chatbot vs graphical app in diet-information domain},
author = {Simone Balloccu and Ehud Reiter},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.13435},
year = {2022}
}