要約
割り込みは、人間のコミュニケーションの基本的な要素であり、会話のダイナミズムと有効性を高めるが、それは関係者全員が効果的に管理した場合に限られる。ロボットシステムの進歩にもかかわらず、最先端のシステムでは、ユーザーによる割り込みをリアルタイムで処理する機能はまだ限られている。先行研究は、主に割り込みの事後分析に焦点を当てている。このギャップを解決するために、我々は、ユーザが開始した割り込みを検出し、割り込み者の意図（すなわち、協調的合意、協調的支援、協調的明確化、または破壊的割り込み）に基づいてリアルタイムで管理するシステムを発表する。システムは人間と人間の対話データから特定された対話パターンに基づいて設計された。本システムをLLMを搭載した社会的ロボットに組み込み、21人の参加者との時間制限付き意思決定タスクと論争的議論タスクを通してその有効性を検証した。その結果、本システムは93.69%(n=104/111)の割り込みに成功した。我々は、会話ロボットの割り込み処理動作を設計するための我々の学習とその意味について議論する。
要約(オリジナル)
Interruptions, a fundamental component of human communication, can enhance the dynamism and effectiveness of conversations, but only when effectively managed by all parties involved. Despite advancements in robotic systems, state-of-the-art systems still have limited capabilities in handling user-initiated interruptions in real-time. Prior research has primarily focused on post hoc analysis of interruptions. To address this gap, we present a system that detects user-initiated interruptions and manages them in real-time based on the interrupter’s intent (i.e., cooperative agreement, cooperative assistance, cooperative clarification, or disruptive interruption). The system was designed based on interaction patterns identified from human-human interaction data. We integrated our system into an LLM-powered social robot and validated its effectiveness through a timed decision-making task and a contentious discussion task with 21 participants. Our system successfully handled 93.69% (n=104/111) of user-initiated interruptions. We discuss our learnings and their implications for designing interruption-handling behaviors in conversational robots.
arxiv情報
| 著者 | Shiye Cao,Jiwon Moon,Amama Mahmood,Victor Nikhil Antony,Ziang Xiao,Anqi Liu,Chien-Ming Huang |
| 発行日 | 2025-01-02 23:03:03+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |