支持心力衰竭患者的对话式助理：比较神经符号架构与 ChatGPT
计算与语言
2025-04-25 v1
摘要
对话式助理正变得越来越流行，包括在医疗保健领域，这部分原因是大型语言模型 (LLM) 的可用性和功能。需要进行受控、探索性的评估，以真实利益相关者为标准，这些评估可以凸显更传统架构与基于生成式 AI 的架构之间的优缺点。我们进行了 within-group 用户研究，以比较两种版本的对话式助理，后者允许心力衰竭患者询问食物的盐含量。一个系统是使用神经符号架构在-house 中开发的，另一个则基于 ChatGPT。评估结果显示，in-house 系统在准确性、任务完成度和简洁性方面均优于基于 ChatGPT 的系统；相反，基于 ChatGPT 的系统出错更少，需要更少的澄清才能完成任务。患者对两种系统没有偏好。
引用
@article{arxiv.2504.17753,
title = {Conversational Assistants to support Heart Failure Patients: comparing a Neurosymbolic Architecture with ChatGPT},
author = {Anuja Tayal and Devika Salunke and Barbara Di Eugenio and Paula Allen-Meares and Eulalia Puig Abril and Olga Garcia and Carolyn Dickens and Andrew Boyd},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.17753},
year = {2025}
}