设计有效的访谈聊天机器人：用于聊天机器人调试的自动画像与设计方案生成
人机交互
2021-04-13 v1
摘要
近期研究表明访谈聊天机器人在信息获取方面的有效性。然而，设计一个有效的访谈聊天机器人并非易事。现有工具很少能帮助设计者迭代地设计、评估和改进访谈聊天机器人。基于形成性研究和文献综述，我们提出了一个量化访谈聊天机器人性能的计算框架。结合该框架，我们开发了 iChatProfile，一个辅助性聊天机器人设计工具，可自动生成带有量化性能指标的访谈聊天机器人画像，并基于这些指标提供改进聊天机器人的设计方案。为验证 iChatProfile 的有效性，我们设计并开展了一项被试间研究，比较了使用或不使用 iChatProfile 设计的 10 个访谈聊天机器人的性能。基于这 10 个聊天机器人与 1349 名用户的实时聊天，我们的结果表明 iChatProfile 帮助设计者构建了显著更有效的访谈聊天机器人，提升了访谈质量和用户体验。
引用
@article{arxiv.2104.04842,
title = {Designing Effective Interview Chatbots: Automatic Chatbot Profiling and Design Suggestion Generation for Chatbot Debugging},
author = {Xu Han and Michelle Zhou and Matthew Turner and Tom Yeh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.04842},
year = {2021}
}
备注
16 pages, 5 figures, accepted paper to CHI 2021 conference