应用于专注倾听与求职面试的智能对话机器人ERICA
计算与语言
2021-05-04 v1 人工智能
机器人学
摘要
继语音对话系统(SDS)在智能手机助手和智能音箱中取得成功之后，众多交际机器人被开发并商业化。与设计为人机界面的传统SDS相比，由于拟人化与物理存在感，与机器人的交互有望更接近与人交谈的方式。对话的目标或任务可能不是信息检索，而是对话本身。为实现人类水平的“长久且深入”的对话，我们开发了智能对话机器人ERICA。我们为ERICA设定了若干社交交互任务，包括专注倾听、求职面试和速配约会。为实现自发的、增量的多轮话语，基于TRP(话轮转换相关位置)预测实现了鲁棒的话轮转换模型，并基于时间帧级预测而非基于IPU的预测生成多种反馈信号。我们实现了开放域专注倾听系统，具有对焦点词的部分重复和细化提问以及评价性回应。该系统已对40名老年人进行评估，进行了5-7分钟无对话中断的交谈，并与WOZ设定进行了比较。我们还实现了求职面试系统，包含一组基础问题及后续细化提问的动态生成。该系统也对学生受试者进行了评估，显示出有前景的结果。
引用
@article{arxiv.2105.00403,
title = {Intelligent Conversational Android ERICA Applied to Attentive Listening and Job Interview},
author = {Tatsuya Kawahara and Koji Inoue and Divesh Lala},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.00403},
year = {2021}
}
备注
7 pages, 5 figures, 1 table