Mar, 2023

InterviewBot:用于大学招生面试的实时端到端对话系统

TL;DR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。