ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

تأثير شخصية المستخدم على أداء مهمة الحوار: دراسة حالة باستخدام نظام حوار يستند إلى القواعد

Influence of user personality on dialogue task performance: A case study using a rule-based dialogue system

274   0   0   0.0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2021
  مجال البحث الذكاء الاصناعي
والبحث باللغة English
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

قد يساعد نظام حوار موجه نحو المهام مع التكيف مع شخصية المستخدم بشكل كبير تحسين أداء مهمة الحوار. ومع ذلك، يمكن أن يكون مثل هذا نظام الحوار صعبة عمليا للتنفيذ، لأنه من غير الواضح كيف تؤثر شخصية المستخدم على أداء مهمة الحوار. لاستكشاف العلاقة بين شخصية المستخدم وأداء مهمة الحوار، سجلنا المشاركين عبر الجماعة الجماعية للإجابة الأولى على استبيانات الشخصية المحددة ثم الدردشة مع نظام حوار لإنجاز المهام المعينة. تم استخدام نظام حوار يستند إلى القواعد في مهمة Wizard-of-of-of-of-of-of-of-of-of-of-ofoz (Multioz) السائدة. تم جمع وتحليل وتحليل وتحليل وتحليلها ما مجموعه 211 شخصي مشاركين وحوارات 633. كشفت النتائج أن الأشخاص المؤنسين والمنفتحين يميلون إلى فشل المهمة، في حين أن الناس العصبي كانوا أكثر عرضة للنجاح. استخرجنا الميزات المتعلقة بسلوكيات حوار المستخدم وأداء تحليل آخر لتحديد أي نوع من السلوك يؤثر على أداء المهام. ونتيجة لذلك، حددنا أن متوسط ​​طول الكلام والانفجارات لكل كلام هي الملامح الرئيسية لسلوك الحوار مرتبطة بشدة مع كل من أداء المهام وشخصية المستخدم.

المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
قيم البحث

اقرأ أيضاً

تهدف هذه الورقة إلى تقديم نظرة عامة شاملة للتطورات الأخيرة في تتبع حكمة الحوار (DST) لأنظمة المحادثات الموجهة نحو المهام.نقدم المهمة، وخاصة البيانات الرئيسية التي تم استغلالها وكذلك مقاييس تقييمها، ونحن نحلل العديد من النهج المقترحة.نحن نميز بين نماذ ج DST غير الثابتة، والتي تتنبأ بمجموعة ثابتة من دول الحوار، ونماذج الأطباق الديناميكية، والتي يمكن أن تتنبؤ حوار الحوار حتى عندما تتغير عملية الأونولوجيا.ونناقش أيضا قدرة النموذج على تتبع النطاقات الفردية أو المتعددة والقياس إلى مجالات جديدة، سواء من حيث نقل المعرفة والتعلم الصفر.نحن نغطي فترة من عام 2013 إلى 2020، مما يدل على زيادة كبيرة في أساليب مجال متعددة، ومعظمها باستخدام نماذج اللغة المدربة مسبقا.
كان هناك تقدم كبير في أبحاث أنظمة الحوار.ومع ذلك، فإن أبحاث أنظمة الحوار في مجال الرعاية الصحية لا تزال في مهدها.في هذه الورقة، نقوم بتحليل الدراسات الحديثة ومخطط لها ثلاثة لبنات بناء نظام حوار موجه نحو المهام في مجال الرعاية الصحية: I) جمع البيانات المحفوظة للحفاظ على الخصوصية؛2) إدارة الحوار المعرفي الطبي؛و 3) التقييمات المراسمة البشرية.تحقيقا لهذه الغاية، نقترح إطارا لتطوير نظام حوار وإظهار النتائج الأولية لتوليد بيانات الحوار المحاكاة عن طريق استخدام المعرفة الخبراء ومصادر الحشد.
تتحمل الأساليب الحالية لإدماج قيود المصطلحات في الترجمة الآلية (MT) عادة أن شرط القيد يتم توفيرها في أشكالهم المورفولوجية الصحيحة. هذا يحد من تطبيقه إلى سيناريوهات العالم الحقيقي حيث يتم توفير شروط القيد كمولماس. في هذه الورقة، نقدم إطارا وحدات لإدما ج قيود Lemma في MT العصبية (NMT) التي يمكن فيها تطبيق المعرفة اللغوية وأنواع متنوعة من نماذج NMT بشكل مرني. يعتمد ذلك على وحدة انعطاف عبر اللغات الرواية التي تلحق قيود LEMMA المستهدفة بناء على سياق المصدر. نستكشف وحدات الانقسام العصبية المستندة إلى القواعد ذات الدوافع التي تعتمد على القواعد ومقرها إلى البيانات وتصميم أجنحة اختبار الصحة باللغة الإنجليزية والألمانية والأخبار الإنجليزية - الليتوانية لتقييمها في تكييف المجال وإعدادات MT منخفضة الموارد. تشير النتائج إلى أن وحدة الانعكاسات التي تعتمد على قواعدنا تساعد نماذج NMT على دمج قيود LEMMA بشكل أكثر دقة من الوحدة العصبية وتتفوق على النهج الحالي للنهائي مع انخفاض تكاليف التدريب.
يتطلب تحسين سياسة الحوار عبر التعلم التعزيز عددا كبيرا من التفاعلات التدريبية، مما يجعل التعلم مع المستخدمين الحقيقيين الوقت المستهلكة ومكلفة. لذلك يعتمد العديد من الإعدادات على محاكاة المستخدم بدلا من البشر. لدى محاكاة المستخدم هذه مشاكلهم الخاصة. ف ي حين أن محاكاة المستخدمين المشفرة باليد، فقد ثبت أن محاكاة المستخدمين الذين يعتمدون على القواعد كافية في المجالات الصغيرة والبسيطة، لأن عدد القواعد المعقدة بسرعة أصلي. لا تزال محاكاة المستخدم التي يحركها بيانات البيانات، من ناحية أخرى، تعتمد على المجال. هذا يعني أن التكيف مع كل مجال جديد يتطلب إعادة تصميم وإعادة التدريب. في هذا العمل، نقترح محاكاة للمستخدم المستقل المستقل للمجال (TUS). لا يتم ربط هيكل TUS مجال معين، وتمكين تعميم المجال وتعلم سلوك المستخدم عبر المجال من البيانات. نحن نقارن TUS مع أحدث التقيمات التلقائية وكذلك الإنسان. يمكن أن يتنافس TUS مع محاكاة المستخدمين المستند إلى القواعد على المجالات المحددة مسبقا ويمكن أن يعممون إلى المجالات غير المرئية في أزياء صفرية.
نظرا لأن منظمة العفو الدولية تصل إلى اعتماد أوسع، فإن تصميم أنظمة تفسير وتفسير تصبح ضرورة حاسمة.على وجه الخصوص، عندما يتعلق الأمر بأنظمة الحوار، يجب أن يكون سببها شفافا ويجب أن يتوافق مع الحدس البشري من أجل دمجها بسلاسة في أنشطة تعاونية في الإنسان ال يومية.هنا، نصف عملنا المستمر في نظام الحوار (للأغراض العامة) المزودة بأخصائي مكاني مع قدرات توضيحية.طبقنا هذا النظام بمهمة معينة من توصيف التكوينات المكانية للمكتلات في مجال عالمي كتل مادية (BW) باستخدام تعبيرات دولية طبيعية، بالإضافة إلى توليد مبررات للأوصاف المكانية المقترحة من خلال الإشارة إلى العوامل التي استخدمها النظام للوصول إليهااستنتاج معين.

الأسئلة المقترحة

التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا