Vi undersöker användningen av maskininlärning i kombination med funktionsteknik för att utforska mänskliga multimodala förtydligandestrategier och användningen av dessa strategier för dialogsystem. Vi lär oss av data som samlats in i en Wizardof-Oz-studie där olika guider kan bestämma om de ska be om ett förtydligande på ett multimodalt sätt eller använda enbart tal. Vi visar att det finns en enhetlig strategi mellan trollkarlar som bygger på flera funktioner i sammanhanget. Detta är allmänna drifttider som kan implementeras i dialogsystem. Våra prognosmodeller uppnår en viktad f-poäng på 85,3% (vilket är en 25,5% förbättring jämfört med en regel baslinje). För att bedöma effekterna av modeller, diskretisering och urval genomför vi också en regressionsanalys. Därefter tolkar och diskuterar vi användningen av den inlärda strategin för dialogsystem. Under hela utredningen diskuterar vi de frågor som uppstår genom att använda små initiala Wizard-of-Oz datamängder, och vi visar att funktionsteknik är ett viktigt steg när man lär sig av sådana begränsade data.
För dialog om multimodala förtydliganden undersökte REF användningen av maskininlärning för att undersöka mänskliga multimodala förtydligandestrategier och användningen av dessa strategier för att besluta, baserat på det nuvarande dialogsammanhanget.
Using Machine Learning To Explore Human Multimodal Clarification Strategies
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics And Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics - Poster Sessions', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}