Jan, 2020

说服性对话的效果：测试机器人身份和提问策略

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 为善而说：面向社会公益的个性化说服对话系统

    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。

    Jun, 2019

  • 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

  • 探索消费者对电子商务中基于文本的聊天机器人的反应：任务复杂性和聊天机器人揭示的调节作用

    基于文本的聊天机器人在电子商务中带来了前所未有的商业潜力。本研究旨在探索消费者对文本聊天机器人的信任和反应，涉及任务复杂性和聊天机器人身份披露的调节效应。通过 299 个有效反应的调查方法进行了此研究。本研究采用普通最小二乘回归来测试假设。通过刺激 - 有机体 - 反应框架，本研究对消费者对文本聊天机器人的知觉和反应提供了重要的洞见。这项研究的发现也提出了增加消费者对文本聊天机器人积极反应的建议。

    Jan, 2024

  • 通过相互人设感知实现的对话生成

    本文提出了基于 P^2 框架的机器人 P^2 Bot，该框架旨在显式地建立对话者间的理解模型。实验结果表明该框架在大型公共数据集 Persona-Chat 上取得了显著效果提升。

    Apr, 2020

  • 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

  • AI 聊天机器人作为多角色教育代理者：转变计算机科学教育中的参与度

    该研究通过设计并评价了一种 AI 驱动的多任务聊天机器人，在计算机科学教育中提升学习体验、促进学生参与。研究采用设计研究方法，开发了一个新型学习环境，其中包括指导机器人、同伴机器人、职业规划机器人和情感支持机器人四个不同的聊天机器人角色，通过满足学生的能力、自主和关联性等三个内在心理需求，以探究为基础的学习模式鼓励学生提问、寻求解决方案和探索好奇心。研究通过在一个月内与 200 名参与学生进行高等教育环境测试，将结果与人类导师和单一聊天机器人条件进行对比。研究运用混合研究方法，包括聊天记录序列分析、调查和焦点小组访谈等定量和定性手段。通过整合先进的自然语言处理技术，如主题建模和情感分析，提供了对该系统对学习者参与度、动机和探究型学习的深入理解。该研究通过其严格的设计和创新的方法，为 AI 驱动的多任务聊天机器人在重塑计算机科学教育以及创建引人入胜、支持性和激励性学习环境的潜力提供了重要见解。

    Aug, 2023

  • 我的聊天机器人应如何互动？人机交互设计调查

    本文调研了基于文本的聊天机器人的社交特性，提出了与用户期望一致的社交行为增强聊天机器人的能力，为设计师和研究人员提供了优化人机交互的机会。

    Apr, 2019

  • 聊天机器人作为社交伴侣：人们对机器中的意识、人类相似性和社交健康益处的认知

    使用伴侣机器人对社交健康具有益处，而非使用者认为它们有害社交健康；同时，感知伴侣机器人更具意识和人类特征与积极意见和更好的社交健康效益相关。

    Nov, 2023

  • 融入不同的语言线索来改进基于文本的计算机交付的健康信息传递

    我们研究如何创建更有效的数字化医疗干预，从生成健康信息，选择适当的信息形式，到格式化参考用户先前的言述。

    Apr, 2024

  • 从 Eliza 到 XiaoIce：社交聊天机器人的挑战与机遇

    本文讨论了如何提高社交聊天机器人的用户参与度，并阐述了在这一领域的核心技术，同时用小冰作为例子来说明如何在长时间的对话中识别情感并与用户进行交流。

    Jan, 2018