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知识边界与角色动态塑造:打造更出色的社交媒体代理

建立个性化和拟人化的代理在社交网络模拟中具有重要意义,但现有研究中仍存在两个关键问题:代理具有不属于其角色的世界知识,并且无法消除多样化角色信息对当前行动的干扰,从而降低了代理的个性化和拟人化。为了解决上述问题,我们基于个性化知识和动态角色信息构建社交媒体代理,并设计了与社交媒体适配的五个基本模块,通过社交媒体模拟沙盒提供交互和验证环境。实验验证以及自动和人工评估结果证明了我们构建的代理的有效性。

本文介绍了一种创新的交互式机器人系统的设计与开发,利用类似角色的人设来增强观众参与度。通过非语言交互与来宾进行交互,行为生成系统有效地调节机器人的行为来传达不同的人设。通过用户实验研究,考察了用户能否在基于电影角色的人设条件下认出预期角色。最后讨论了人设在交互代理中的作用以及创建引人入胜的用户体验需要考虑的因素。

交互式机器人系统 用户体验 用户实验研究 角色驱动的对话代理 非语言交互

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