ACLJun, 2019

为善而说：面向社会公益的个性化说服对话系统

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TL;DR本文旨在开发个性化的智能说服对话系统来改变人们的观点和行为，通过设计在线游戏，收集对话数据，对数据进行特征提取，建立分类器，探讨包括人口统计学信息、心理特征在内的背景因素对人们响应特定说服策略的影响。
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发现论文，激发创造
  • 认知策略增强的说服性对话代理的未来：新的观点和趋势

    人工智能对话系统领域的研究趋势是基于认知心理学理论，将认知策略融入会话中，以达到有效说服他人，建立智能的对话代理系统。本文首先介绍了认知心理学理论和三种典型认知策略的定义。然后，提出了一种新的系统架构，详细研究了代表性工作，并总结了权威基准和评估指标。最后，对 CogAgent 的未来发展方向和存在的问题进行了观察与总结。

    Feb, 2024

  • 说服性对话的效果：测试机器人身份和提问策略

    本研究通过一个 2 x 4 的实验，在 790 名参与者中测试了聊天机器人的身份认同和质询策略对于慈善捐赠的影响，并发现其身份认同对于说服结果和人际感知有着显著性影响，还进一步探讨了身份认同和质询策略之间的交互作用，旨在为发展具有伦理和有效性的聊天机器人提供理论和实践上的启示。

    Jan, 2020

  • 社交影响对话系统：社交影响任务的数据集和模型综述

    本文正式定义和介绍了社会影响对话系统的类别，该类别通过自然对话影响用户的认知和情感反应，从而引起思想、观点和行为上的变化。作者编制了各种任务、数据集和方法的调查，汇编了七个不同领域的进步情况，并讨论了所研究系统的共性和差异，指出了局限性并提出未来的研究方向。本研究作为社会影响对话系统的全面参考，可以激发在这个新兴领域更专注的研究和讨论。

    Oct, 2022

  • 无缝融合事实信息和社交内容的有说服力对话

    本文提出了一个新颖的模块化对话系统框架，将事实信息和社会内容融合到说服性对话中。研究表明，相比于不显式处理社会内容或事实问题的端到端模型，我们的框架在所有方面包括能力和友好度方面更受用户好评。

    Mar, 2022

  • 基于目标的个性化主动对话系统：问题表述与数据集策划

    通过使用角色扮演方法构建自动数据集策划框架，我们提出了一个大规模的个性化目标导向对话数据集，TopDial，该数据集包含约 18K 个多轮对话，实验结果表明该数据集具有高质量，可用于探索个性化目标导向对话。

    Oct, 2023

  • 具有隐式用户人设检测的个性化对话生成器

    提出了一种基于用户人格检测的个性化对话生成器，该方法使用条件变分推理建立用户潜在人格模型并利用后验鉴别正则化提高训练效果，在实证研究中实现比现有技术更高的对用户人格关注和提升了对话品质的效果。

    Apr, 2022

  • 设计和评估用于人工智能与人类交流的多聊天机器人界面：一项说服任务的初步发现

    这项研究探讨了多聊天机器人通信对于在特定说服场景中促进慈善捐赠的影响，分析了质性和数量性反馈，并讨论了该研究的局限性。

    Jun, 2024

  • 从知识增强到多任务学习：走向类人对话系统

    研究人工智能中的对话代理，探索深度学习技术如何提高人工对话代理水平。

    Nov, 2022

  • 目标导向对话中的个性化

    本文提出了一种基于个人资料的目标导向对话数据集，结合修改内在神经系统结构、使用多任务学习的方法，将个性化应用于对话系统。

    Jun, 2017

  • INSPIRED: 面向社交化推荐对话系统

    本研究针对推荐交互中缺乏注释的社交策略问题，提出了 INSPIRED 数据集，并设计了一种基于社会科学理论的注释方案，分析表明，推荐对话系统中采用社交策略，如个人观点分享等，更有可能成功推荐，而结合该策略的模型表现更好。这是建立基于社会科学理论的社交推荐对话系统的第一步。

    Sep, 2020