Crowd-drivna samtalsassistenter har visat sig vara mer robusta än automatiserade system, men gör det på bekostnad av högre svarslatens och monetära kostnader. En lovande riktning är att kombinera de två tillvägagångssätten för lösningar av hög kvalitet, låg latens och låg kostnad. I denna uppsats introducerar vi Evorus, en publikdriven konversationsassistent byggd för att automatisera sig själv över tiden genom att (i) tillåta nya chatbots att enkelt integreras för att automatisera fler scenarier, (ii) återanvända tidigare publik svar, och (iii) lära sig att automatiskt godkänna svarskandidater. Vår 5-månaders långa distribution med 80 deltagare och 281 konversationer visar att Evorus kan automatisera sig själv utan att kompromissa med konversationens kvalitet. Crowd-AI-arkitekturer har länge föreslagits som ett sätt att minska kostnader och latens för crowd-drivna system; Evorus visar hur automatisering kan införas framgångsrikt i ett distribuerat system. Dess arkitektur gör det möjligt för framtida forskare att göra ytterligare innovation om de underliggande automatiserade komponenterna inom ramen för ett distribuerat dialogsystem med öppen domän.
Författarna i REF använde en hybrid crowd-AI-arkitektur och introducerade en publikdriven konversationsassistent byggd för att automatisera sig själv över tiden.
Evorus: A Crowd-powered Conversational Assistant Built to Automate Itself Over Time
{'venue': "CHI '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}