Feb, 2020

如果我听懂了你的话：构建并评估具有积极倾听技能的面试聊天机器人

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TL;DR本论文探讨使用公开可用的 AI 技术来构建有效的面试聊天机器人。我们建立了一个具有一部分积极倾听技能的原型来证明可行性，并在 206 名用户的实时评估中比较了具有或没有积极倾听技能的面试聊天机器人在四个常见面试主题上的表现。我们的工作提出了建立有效面试聊天机器人，混合式聊天机器人平台和超越面试任务的移情聊天机器人的实用设计影响。
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发现论文，激发创造
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    本研究采用深度学习方法对社交聊天机器人进行情感分析、情感检测、意图分类和命名实体识别，以提高机器人理解和服务质量。

    Dec, 2021

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    Sep, 2023

  • 评估聊天机器人和智能对话代理的质量

    该论文通过文献综述探讨了近期聊天机器人开发和实现过程中的质量问题和属性，给出了一种基于这些评估属性和分析层次过程（AHP）的质量评估方法。

    Apr, 2017

  • 利用会话式人工智能助手协作进行用户体验评估：提出问题及其提问方法（声音 vs 文本）

    探究将交互式对话助手引入 UX 评估以解决分析效率和评估者自主性问题的研究，通过用户测试设计探针，发现参与者主要咨询用户行为、用户的心理模型、AI 助手的帮助、产品和任务信息以及用户组成等方面的信息，并提出了未来设计交互式对话 AI 助手的设计建议。

    Mar, 2023

  • InterviewBot：用于大学招生面试的实时端到端对话系统

    本论文提出了一种名为 InterviewBot 的对话机器人，它可以动态地将对话历史和定制话题集成到一个连贯的嵌入空间中，以进行 10 分钟的混合域（开放和封闭）会话，以评估外国学生申请美国大学的学术和文化准备情况。我们采用基于神经网络的端到端对话模型，使用 7,361 个人与人面试的音频记录来自动转录，其中 440 个手动进行了校正，以进行微调和评估。为了克服基于转换器的编码器 - 解码器模型的输入 / 输出大小限制，提出了两种新方法，即上下文关注和话题存储，使模型能够进行相关和一致的交互。我们的最终模型经过统计比较和实时邀请专业面试官和不同的学生与其互动进行测试，发现其流畅性和上下文感知能力非常令人满意。

    Mar, 2023

  • 对话式学习：以信息获取为强化目标的对话系统

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    May, 2022

  • 终身学习对话系统：自学聊天机器人

    本文提出使用不断学习的方法，通过与用户进行对话，改进对话系统（chatbots）中按人工规则编译知识库和局限于理解自然语言的能力，提高在多种语言表达和聊天技能方面的用户满意度。

    Sep, 2020

  • 人机对话学习

    本文探讨了使用增强学习的方式，通过与人类交互并接受其反馈来提高对话代理的能力，模拟了在人工环境中的各种学习情况，介绍了适用于此类学习的模型，并通过机械土耳其实验验证了此方法。

    Nov, 2016

  • 聊天机器人近年研究进展文献综述

    本篇综述文章概述了基于人工智能和自然语言处理的聊天机器人的近期研究进展，重点关注了当前工作面临的主要挑战和限制，并提出了未来研究的建议。

    Jan, 2022

  • 人工智能对话聊天机器人的关键作用

    在这项研究中，我们探讨了 ChatGPT 在学术背景下的伦理影响、其局限性和特定用户群体可能的滥用情况，并提出了旨在防止不当使用和促进负责任的 AI 交互的架构解决方案。

    Oct, 2023