Aug, 2017

部署即时众包对话代理的挑战：“我还能帮您做什么？

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TL;DR该研究开发了一种基于众包的对话助手 Chorus，它可以与终端用户进行复杂的对话，并以专业的方式招募工作者来帮助决定最佳响应。研究通过对 Chorus 的应用部署，提出了四个挑战：确定对话结束时间、恶意用户和工作者、按需招募，以及在没有共识的情况下的设置。这些观察结果对基于众包的对话系统和众包系统的部署有启示作用。
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发现论文，激发创造
  • 自动化对话

    介绍了 Chorus 和 Evorus 两个系统，利用实时人类计算与人工智能相结合进行顶层设计。其中，Chorus 是人类计算实现的辅助对话系统，而 Evorus 是自动化 Chorus 系统的框架。通过超过 2,200 次的对话，证明了该系统的自动化和实际应用的可行性。同时，探讨了开发和部署中所遇到的来自 “代理人” 的挑战和那些难以自动化的对话的特殊挑战。

    Oct, 2019

  • Evorus：一个集合众智构建的会话助手，可随时间自动化

    本文提出了 Evorus，一种结合群众答案和自动化的聊天机器人，通过容易集成新的自动化场景、重用之前的群众答案和学习自动批准响应候选者进行自我自动化。作者在 80 个参与者和 281 个对话中对其进行了 5 个月的部署，并表明 Evorus 可以在不降低对话质量的情况下自我自动化。Evorus 展示了如何在部署系统中成功引入自动化。它的架构允许未来的研究人员在部署的开放领域对话系统的背景下进一步创新其基础自动化组件。

    Jan, 2018

  • 一主多从：用户对多代理对话 AI 方法的观点

    通过一系列用户研究，我们展示了用户对于抽象代理编排方式在系统易用性和性能方面具有显著偏好，并且证明此种交互模式能够提供质量与人为选择的答案相近的响应。

    Jan, 2024

  • 对话式推荐：一个重要的 AI 挑战

    这篇文章综述了建立对话推荐系统的现有方法、目前的发展及其面临的挑战，认为对话推荐系统是未来人工智能系统的重要发展方向之一。

    Mar, 2022

  • 基于任务导向和非任务导向的口语对话系统结合的智能助理对话检测

    研究智能助手是否可以匹配用户的聊天意图，构建了新的数据集以及使用推特和 Web 搜索查询来处理无特定领域的用户发言，实验结果表明，使用 tweets 和 Web 搜索查询可以进一步提高智能助手的 F1 分数。

    May, 2017

  • 对话人工智能：Alexa Prize 背后的科学

    通过 Alexa Prize 进行的研究，结合当今自然语言处理、上下文理解、会话管理等方面的技术，旨在解决对话人工智能问题，从而使得社交对话和自由形式对话在广泛的领域和主题上更加自然地进行。

    Jan, 2018

  • Athena 2.0: 公开领域对话中的言论和用户建模

    UCSC's conversational agent, Athena 2.0, utilizes a novel knowledge-grounded discourse model for Amazon's Socialbot Grand Challenge 4, incorporating entity links, named-entity recognition, coreference resolution, and a user model for personalization.

    Aug, 2023

  • 低资源开放领域生成式聊天机器人的适应

    我们提出了一种通用的框架，该框架可以在保持低参数的前提下，同时保持聊天机器人的通用知识和特定领域的能力，并可以在交互中实现无缝转换，并通过对话进行参考跟踪和去除不一致的回应来改善数字助手的交互效果。

    Aug, 2021

  • 构建主动式语音助手：何时以及如何（不）进行交互

    论文探讨了如何开发下一代具有主动行为的语音助手，介绍了相应的设计框架与用户研究结果，以解决其可能带来的用户体验与隐私问题。

    May, 2020

  • Let's Get Personal: 个人化问题提高 Alexa Prize 中 SocialBot 的表现

    本研究致力于开发一款名为 Athena 的开放域对话系统，利用基于规则的用户模型和针对个人意见问题的具体策略进行改进，提高了系统与用户之间的亲密度，进而提升了会话的数量和质量。

    Mar, 2023