对话助手中对话修复的分析

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通过分析与 Google 助手和 Siri 的互动,本研究探讨了对话修复中互动语言在虚拟助手和用户之间的重要性,并发现虚拟助手在生成策略方面存在差异,但不能复制人类的修复策略。用户接受度调查显示英语和西班牙语用户在修复策略偏好和虚拟助手使用上存在不同。这些结果揭示了人类间互动语言与人机交互之间的不平等问题,强调了需要进一步研究交互语言在英语和其他语言中对人机交互的影响。

该论文使用动态句法语法和CHILDES语料库开发了一个概率模型,用于增量生成纯语义生成目标概念。模型能够在85%的情况下正确生成自我修复。这些结果为更可控和自然交互的对话型人工智能系统奠定了基础。

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