用独特个性化词汇标注对话智能体的短语

将口语文本映射到手势对于具备对话能力的机器人而言是一个重要的研究课题。根据关于人类伴语手势的研究，一种合理的映射方案是基于概念的方法：首先将文本映射到一个包含相似含义文本的语义簇（即概念），随后将每个概念映射到预定义的手势。通过使用基于概念的方法，本文讨论了为对话智能体获取个性化独特词汇所需概念的实际问题。以 Microsoft Rinna 作为智能体，我们定性比较了通过自然语言处理（NLP）方法自动获得的概念与通过社会学方法人工获得的概念。随后我们识别出 NLP 方法的三个局限：在语义层面上涉及表情符号与符号时；在语义层面上涉及俚语、新词与流行语时；以及在语用层面上。我们将这些局限归因于 Rinna 的个性化词汇。一项后续实验表明，对于 Rinna 词汇，使用基于概念的方法所选的机器人手势比随机所选手势留下更好的印象，这暗示了基于概念的生成系统对于个性化词汇的实用性。本研究为开发面向具有个性化词汇的对话智能体的手势生成系统提供了见解。