Detecting Agreement in Multi-party Conversational AI

要約

今日、会話システムは、特に社会支援ロボット (SAR) 内で、複数のパーティ設定で会話を処理することが期待されています。
しかし、話者認識、宛先認識、複雑な順番交代など、克服すべき追加の課題があるため、実用的なユーザビリティは依然として困難です。
この論文では、2 人のユーザーをトリビア クイズ ゲームに招待する、マルチパーティ会話システムに関する研究を紹介します。
システムは、最終的な回答に対するユーザーの同意または不同意を検出し、それに応じて応答します。
当社の評価には、ユーザーの同意を検出することに重点を置き、パフォーマンスとユーザーの評価結果の両方が含まれます。
注釈付きのトランスクリプトと提案されたシステムのコードは、GitHub でオープンソースとしてリリースされました。

要約(オリジナル)

Today, conversational systems are expected to handle conversations in multi-party settings, especially within Socially Assistive Robots (SARs). However, practical usability remains difficult as there are additional challenges to overcome, such as speaker recognition, addressee recognition, and complex turn-taking. In this paper, we present our work on a multi-party conversational system, which invites two users to play a trivia quiz game. The system detects users’ agreement or disagreement on a final answer and responds accordingly. Our evaluation includes both performance and user assessment results, with a focus on detecting user agreement. Our annotated transcripts and the code for the proposed system have been released open-source on GitHub.

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